TLXCV
July 23, 2025 · View on GitHub
A Platform-agnostic Computer Vision Application Library, based on TensorLayerX.
Introduction
TLXCV provides a set of algorithms and high-level APIs for computer vision tasks, such as image classification, object detection, semantic segmentation, etc.
Some of the algorithms are converted from PaddlePaddle implementations, and some are implemented from scratch.
Quick Start
Installation
git clone https://github.com/tensorlayer/TLXCV.git
cd TLXCV
pip install -e .
train
python demo/image_classification/train.py
predict
python demo/image_classification/predict.py
模型列表 Models
您可从博翰智能 Apulis或华为云上直接使用其功能。
分类模型 Classification
| 序号 | 模型 | 类别误差 | 前后误差 | 状态 | 参考 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | vgg16(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
| 2 | alexnet(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
| 3 | resnet50(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
| 4 | resnet101(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
| 5 | googlenet(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
| 6 | mobilenetv1(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
| 7 | mobilenetv2(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
| 8 | mobilenetv3(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
| 9 | shufflenetv2(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
| 10 | squeezenet(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
| 11 | inceptionv3(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
| 12 | regnet(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
| 13 | tnt(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
| 14 | darknet53(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
| 15 | densenet(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
| 16 | rednet50(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
| 17 | rednet101(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
| 18 | cspdarknet53(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
| 19 | efficientnet_b1(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
| 20 | efficientnet_b7(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
| 21 | dla34(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
| 22 | dla102(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
| 23 | dpn68(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
| 24 | dpn107(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
| 25 | ghostnet(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
| 26 | hardnet39(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
| 27 | hardnet85(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
| 28 | resnest50(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
| 29 | resnext50(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
| 30 | resnext101(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
| 31 | rexnet(pretrained model) | 微小误差 | 0.00061244145 | 完成 | PaddleClas |
| 32 | se_resnext(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
| 33 | esnet_x0_5(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
| 34 | esnet_x1_0(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
| 35 | vit(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
| 36 | alt_gvt_small(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
| 37 | alt_gvt_base(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
| 38 | swin_transformer_base(pretrained model) | 0.0 | PaddleClas | ||
| 39 | swin_transformer_small(pretrained model) | 0.0 | PaddleClas | ||
| 40 | pcpvt_base(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
| 41 | pcpvt_large(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
| 42 | xception41(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
| 43 | xception65(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
| 44 | xception41_deeplab(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
| 45 | xception65_deeplab(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
| 46 | levit(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
| 47 | mixnet(pretrained model) | 微小误差 | 0.00048300158 | 完成 | PaddleClas |
| 48 | convnext(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
| 49 | cswin(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
| 50 | deittiny(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
| 51 | deitsmall(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
| 52 | deitbase(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
| 53 | dvt(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
| 54 | peleenet(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
| 55 | pp_hgnet(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
| 56 | pp_lcnet(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
| 57 | pp_lcnet_v2(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
| 58 | pvt_v2(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
| 59 | res2net(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
| 60 | van(pretrained model) | 一致 | 0.0 | 完成 | PaddleClas |
分割模型 Segmentation
| 序号 | 模型 | 前后误差 | 状态 | 参考 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | fast_scnn | 0.0 | 完成 | PaddleSeg |
| 2 | hrnet | 0.0 | 完成 | PaddleSeg |
| 3 | encnet | 0.0 | 完成 | PaddleSeg |
| 4 | bisenet | 0.0 | 完成 | PaddleSeg |
| 5 | fastfcn | 0.0 | 完成 | PaddleSeg |
| 6 | enet | 0.0 | 完成 | PaddleSeg |
检测模型 Detection
| 序号 | 模型 | 前后误差 | 状态 | 方向 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | yolov3 | 0.0 | 完成 | PaddleDec |
| 2 | ssd | 0.0 | 完成 | PaddleDec |
| 3 | yolox | 0.0 | 完成 | PaddleDec |
| 4 | picodet_lcnet | 0.0 | 完成 | PaddleDec |
| 5 | fcos_r50 | 0.0 | 完成 | PaddleDec |
| 6 | fcos_dcn | 0.0 | 完成 | PaddleDec |
| 7 | RetinaNet | 0.0 | 完成 | PaddleDec |
| 8 | Mask_RCNN | 0.0 | 完成 | PaddleDec |
| 9 | Faster_RCNN | 0.0 | 完成 | PaddleDec |
| 10 | CascadeRCNN | 0.0 | 完成 | PaddleDec |
| 11 | SOLOv2 | 0.0 | 完成 | PaddleDec |
| 12 | GFL | 0.0 | 完成 | PaddleDec |
| 13 | TOOD | 0.0 | 完成 | PaddleDec |
| 14 | CenterNet | 0.0 | 完成 | PaddleDec |
| 15 | TTFNet | 0.0 | 完成 | PaddleDec |
遥感模型 Remote Sensing
| 序号 | 模型 | 前后误差 | 状态 | 参考 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | bit | 0.0 | 完成 | PaddleRS |
| 2 | cdnet | 0.0 | 完成 | PaddleRS |
| 3 | stanet | 0.0 | 完成 | PaddleRS |
| 4 | fcef | 0.0 | 完成 | PaddleRS |
| 5 | fccdn | 0.0 | 完成 | PaddleRS |
| 6 | dsamnet | 0.0 | 完成 | PaddleRS |
| 7 | snunet | 0.0 | 完成 | PaddleRS |
| 8 | dsifn | 0.0 | 完成 | PaddleRS |
| 9 | unet | 0.0 | 完成 | PaddleRS |
| 10 | farseg | 0.0 | 完成 | PaddleRS |
| 11 | deeplab | 0.0 | 完成 | PaddleRS |