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随着深度学习技术的飞速发展，计算机视觉领域取得了举世瞩目的成果，众多优秀的框架为研究者们提供了便捷的工具，助力他们在计算机视觉领域取得突破，本文将为您盘点当前计算机视觉领域最受欢迎的框架，帮助您找到适合自己的“利器”。
计算机视觉常用框架
1、TensorFlow
TensorFlow是由Google开发的一款开源的深度学习框架，广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域，它提供了丰富的API，方便用户进行模型构建、训练和部署，TensorFlow的生态系统庞大，拥有众多预训练模型和工具，为研究者们提供了强大的支持。
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2、PyTorch
PyTorch是由Facebook开发的一款开源的深度学习框架，以动态计算图和易于使用的API著称，PyTorch的社区活跃，拥有大量的教程和资源，使得新用户能够快速上手，在计算机视觉领域，PyTorch以其灵活性和强大的功能受到广泛关注。
3、Caffe
Caffe是由伯克利视觉和学习中心开发的一款开源的深度学习框架，适用于快速实验和原型设计，Caffe的代码简洁，易于阅读和理解，适合研究者进行模型开发和优化，Caffe在扩展性和社区支持方面相对较弱。
4、MXNet
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MXNet是由Apache Software Foundation开发的一款开源的深度学习框架，支持多种编程语言，包括Python、Rust和Java，MXNet具有高性能和灵活的架构，适合大规模分布式训练，在计算机视觉领域，MXNet提供了丰富的模型和工具，助力研究者进行模型开发和优化。
5、Keras
Keras是由Google开发的一款开源的深度学习框架，以简洁、易用和模块化著称，Keras可以作为TensorFlow、Theano和CNTK的封装器，方便用户在不同框架之间切换，在计算机视觉领域，Keras提供了丰富的预训练模型和工具，适合快速原型设计和实验。
6、Fast.ai
Fast.ai是由David Kale和Robert McGoldrick创建的一款开源的深度学习框架，旨在让更多研究者能够轻松地进入深度学习领域，Fast.ai提供了大量的教程和资源，以及一个名为“Practical Deep Learning for Coders”的课程，帮助用户快速掌握深度学习技术。
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7、OpenCV
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一款开源的计算机视觉库，广泛应用于图像处理、计算机视觉和机器学习等领域，OpenCV提供了丰富的图像处理算法和工具，适用于实时图像处理和计算机视觉应用。
标签： #计算机视觉用什么框架
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