简介
MindCV是一个基于 MindSpore 开发的，致力于计算机视觉相关技术研发的开源工具箱。
它提供大量的计算机视觉领域的经典模型和SoTA模型以及它们的预训练权重和训练策略。
其中模型包含了VGG，ResNet，MobileNet，googlenet等常用的CV网络。
每个模型的配置文件介绍里面都有相关模型的精度数据。还提供了预训练权重的下载地址。
预训练权重的好处不用多说，微调下就能直接使用，省去了大量的训练时间。
同时，还提供了自动增强等SoTA算法来提高模型性能。通过解耦的模块设计，您可以轻松地将MindCV应用到您自己的CV任务中。
如果是使用cifar10 数据集，一行代码就能把创建一个数据集对象，并把数据集下载好。
不过当前仅支持Mnist cifar10 和cifar100， 希望后续能增加更多的数据集支持。
如下代码可以看出当前下载支持的数据集。
mindcv/data/dataset_download.py
__all__ = [
"get_dataset_download_root",
"MnistDownload",
"Cifar10Download",
"Cifar100Download",
]
复制
创建网络也很方便，设置pretrained=True 就能直接下载预训练权重，真的很方便。
甚至还提供了模型名查询的接口。
提供了训练，验证，推理的脚本。
比如拿推理来说。
推理的图片如下：
结果如下，这个就是开箱即用啊。
训练也是如此。
