C++开发图像分类、分割、检测软件,用caffe,caffe2,pytouch哪个框架好 80C

想开发一款图像的分类,检测和分割的软件,基于C++(MFC),其功能包括数据增广,少量数据训练,迁移训练,以及预测
软件是要把深度学习算法自己实现,不采用调用其它语言的脚本文件等方式。
请问caffe,caffe2,pytouch哪个框架好,优劣势在哪?
感觉caffe有点老,不够灵活,caffe2又不稳定,pytouch担心更新太快,增加开发难度。

请回答者结合图像检测和分割算法的复杂度和灵活性等方面全面分析一下,给出建议。

补充:可能没说清楚,这是商业项目,需要着重在框架的长期稳定性和便捷性之间做一个权衡。需要完全用C++实现数据增强、卷积网络的搭建、模型的训练过程和预测。其中包括图像分类模型(resnet等),检测模型(faster-rcnn),分割模型(mask-rcnn)。 计算速度上有较强的要求。

3个回答

如果你本身不怎么训练,说实话,用哪个框架都差不多,构造cnn模型本来就一样。你模型都确定了,而不是在不断测试调参,开发的难度/效率本身也不在这里。
caffe其实就可以了。

别的说实在,对你来说用处不大。

额,研一时用c++mfc开发了一个图像处理软件,仅仅因为研究图像识别方向的。仅用了opencv的图像读入显示等功能,既然用c++,那么一些图像识别,分类都是二维指针造轮子。。。历时半年。如果不是为了学习,仅仅制作,建议caffe2+python3。

可以看一下yolo: https://pjreddie.com/darknet/yolo/
物体检测能手. 现有的模型直接能用应该.

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