1、TensorFlow

TensorFlow 是由谷歌開發(fā)的開源深度學(xué)習(xí)框架。它是較廣泛使用和成熟的機(jī)器學(xué)習(xí)庫之一。TensorFlow 提供了一個靈活和可擴(kuò)展的生態(tài)系統(tǒng)，用于構(gòu)建、訓(xùn)練和部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型，特別是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它支持高級 API（比如下面介紹的 Keras）和底層 API，讓開發(fā)人員對模型架構(gòu)和訓(xùn)練過程有更多控制。TensorFlow 因其計(jì)算效率和支持分布式計(jì)算而受到青睞，可用于在多個 GPU 或集群上訓(xùn)練大型模型。

特點(diǎn)：

強(qiáng)大的社區(qū)支持和詳盡的文檔。可擴(kuò)展性強(qiáng)，支持在GPU和TPU上進(jìn)行分布式計(jì)算。功能強(qiáng)大，適用于各種機(jī)器視覺任務(wù)。適合生產(chǎn)級部署。

2、PyTorch

PyTorch 是由 Facebook 的 AI 研究實(shí)驗(yàn)室（FAIR）開發(fā)的開源深度學(xué)習(xí)框架。它在研究社區(qū)中廣受歡迎，因?yàn)樗哂袆討B(tài)計(jì)算圖特性，更易于處理動態(tài)或大小可變的輸入數(shù)據(jù)。PyTorch 允許用戶在運(yùn)行時定義和修改模型架構(gòu)，這在實(shí)驗(yàn)和研究任務(wù)中非常有優(yōu)勢。直觀的接口和自動微分支持使得 PyTorch 在研究人員和深度學(xué)習(xí)愛好者中流行。

特點(diǎn)：

動態(tài)計(jì)算圖和易于使用的API。在研究人員和學(xué)術(shù)界廣受歡迎，用于快速原型設(shè)計(jì)和實(shí)驗(yàn)。適合嘗試新的模型和想法。提供對深度學(xué)習(xí)研究的強(qiáng)大支持。

3、Keras

Keras 不是一個獨(dú)立的深度學(xué)習(xí)框架，而是一個運(yùn)行在 TensorFlow 和 Theano（Theano 已不再主動開發(fā)）之上的開源高級 API。Keras 提供了一個用戶友好且易于理解的接口，用于構(gòu)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它以其簡單性和易讀性而聞名，非常適合初學(xué)者或那些更喜歡簡單方法的人。從 TensorFlow 2.0 版本開始，Keras 成為 TensorFlow 的官方高級 API，使其與 TensorFlow 生態(tài)系統(tǒng)緊密集成。

特點(diǎn)：

高級API用于構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。用戶友好，易于學(xué)習(xí)。適合初學(xué)者和快速實(shí)驗(yàn)。現(xiàn)已成為TensorFlow的官方高級API。

4、Caffe

Caffe（卷積架構(gòu)快速特征嵌入）是由加州大學(xué)伯克利分校視覺與學(xué)習(xí)中心（BVLC）開發(fā)的深度學(xué)習(xí)框架。它以其速度和效率而著稱，尤其在處理卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）方面表現(xiàn)優(yōu)異。Caffe 在計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)和圖像識別應(yīng)用中被廣泛使用。然而，隨著 TensorFlow 和 PyTorch 等更靈活、用戶友好的框架的出現(xiàn)，它的流行度在近年來有所下降。

特點(diǎn)：

高效的C++實(shí)現(xiàn)，支持CUDA加速。適用于圖像分類和圖像分割等視覺任務(wù)。用于快速和高效的部署。

5、OpenCV

OpenCV 是一個開源的計(jì)算機(jī)視覺和圖像處理庫。雖然它不是嚴(yán)格意義上的深度學(xué)習(xí)框架，但 OpenCV 提供了廣泛的工具和函數(shù)，用于圖像和視頻處理任務(wù)，比如目標(biāo)檢測、圖像濾波和特征提取。它被廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用，并且可以作為深度學(xué)習(xí)框架的有價值的伴侶，用于視覺項(xiàng)目的預(yù)處理和后處理任務(wù)。

特點(diǎn)：

開源的計(jì)算機(jī)視覺庫，提供豐富的圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺算法。支持多種編程語言（C++，Python等）。適用于圖像和視頻處理任務(wù)。

6、MXNet

MXNet（發(fā)音為“mix-net”）是由 Apache 軟件基金會開發(fā)的開源深度學(xué)習(xí)框架，專注于效率和可擴(kuò)展性。MXNet 能夠?qū)⒂?jì)算分布到多個設(shè)備，包括 CPU、GPU 和多臺機(jī)器上，支持分布式計(jì)算。MXNet 提供高級和底層 API 用于構(gòu)建和訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，適用于初學(xué)者和有經(jīng)驗(yàn)的研究人員。

特點(diǎn)：

高效且可擴(kuò)展的深度學(xué)習(xí)框架。支持多種編程語言（Python，C++，Scala等）。高度可定制，支持分布式訓(xùn)練。

7、Detectron2

Detectron2 是基于 PyTorch 構(gòu)建的目標(biāo)檢測庫，是 Facebook AI Research 原始 Detectron 的繼任者。Detectron2 提供了非常先進(jìn)的目標(biāo)檢測算法的預(yù)構(gòu)建實(shí)現(xiàn)，可用于實(shí)例分割、目標(biāo)檢測和關(guān)鍵點(diǎn)估計(jì)等任務(wù)。它在計(jì)算機(jī)視覺研究和應(yīng)用中被廣泛使用。

特點(diǎn)：

由Facebook AI Research（FAIR）開發(fā)，用于目標(biāo)檢測和實(shí)例分割。基于PyTorch，具有高性能和靈活性。提供計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)的先進(jìn)算法。支持定制和快速實(shí)驗(yàn)。

延伸閱讀

機(jī)器視覺的子領(lǐng)域

圖像處理：圖像處理是機(jī)器視覺的基礎(chǔ)，它研究如何對圖像進(jìn)行預(yù)處理、增強(qiáng)、濾波、分割等操作，以便更好地提取圖像的特征和信息。特征提取：特征提取是機(jī)器視覺中的重要步驟，它通過識別和提取圖像中的關(guān)鍵特征，如邊緣、角點(diǎn)、紋理等，將圖像轉(zhuǎn)換為數(shù)值化的表示形式，以供后續(xù)的分析和處理。目標(biāo)檢測與識別：目標(biāo)檢測與識別是機(jī)器視覺的核心任務(wù)之一，它涉及在圖像或視頻中定位和識別特定的目標(biāo)或物體，如人臉、汽車、動物等。圖像分類與分割：圖像分類是將圖像劃分到預(yù)定義的類別中，而圖像分割則是將圖像中的每個像素分配到不同的類別中，從而實(shí)現(xiàn)對圖像內(nèi)容的更細(xì)粒度理解。三維視覺：三維視覺研究如何從多個視角和深度信息中恢復(fù)三維場景的結(jié)構(gòu)和形狀。運(yùn)動分析：運(yùn)動分析研究如何從視頻中估計(jì)目標(biāo)的運(yùn)動和軌跡，包括運(yùn)動跟蹤、運(yùn)動估計(jì)等。