1、TensorFlow

TensorFlow 是由谷歌開發的開源深度學習框架。它是較廣泛使用和成熟的機器學習庫之一。TensorFlow 提供了一個靈活和可擴展的生態系統，用于構建、訓練和部署機器學習模型，特別是神經網絡。它支持高級 API（比如下面介紹的 Keras）和底層 API，讓開發人員對模型架構和訓練過程有更多控制。TensorFlow 因其計算效率和支持分布式計算而受到青睞，可用于在多個 GPU 或集群上訓練大型模型。

特點：

強大的社區支持和詳盡的文檔。可擴展性強，支持在GPU和TPU上進行分布式計算。功能強大，適用于各種機器視覺任務。適合生產級部署。

2、PyTorch

PyTorch 是由 Facebook 的 AI 研究實驗室（FAIR）開發的開源深度學習框架。它在研究社區中廣受歡迎，因為它具有動態計算圖特性，更易于處理動態或大小可變的輸入數據。PyTorch 允許用戶在運行時定義和修改模型架構，這在實驗和研究任務中非常有優勢。直觀的接口和自動微分支持使得 PyTorch 在研究人員和深度學習愛好者中流行。

特點：

動態計算圖和易于使用的API。在研究人員和學術界廣受歡迎，用于快速原型設計和實驗。適合嘗試新的模型和想法。提供對深度學習研究的強大支持。

3、Keras

Keras 不是一個獨立的深度學習框架，而是一個運行在 TensorFlow 和 Theano（Theano 已不再主動開發）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，用于構建和訓練神經網絡。它以其簡單性和易讀性而聞名，非常適合初學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 生態系統緊密集成。

特點：

高級API用于構建神經網絡。用戶友好，易于學習。適合初學者和快速實驗?，F已成為TensorFlow的官方高級API。

4、Caffe

Caffe（卷積架構快速特征嵌入）是由加州大學伯克利分校視覺與學習中心（BVLC）開發的深度學習框架。它以其速度和效率而著稱，尤其在處理卷積神經網絡（CNN）方面表現優異。Caffe 在計算機視覺任務和圖像識別應用中被廣泛使用。然而，隨著 TensorFlow 和 PyTorch 等更靈活、用戶友好的框架的出現，它的流行度在近年來有所下降。

特點：

高效的C++實現，支持CUDA加速。適用于圖像分類和圖像分割等視覺任務。用于快速和高效的部署。

5、OpenCV

OpenCV 是一個開源的計算機視覺和圖像處理庫。雖然它不是嚴格意義上的深度學習框架，但 OpenCV 提供了廣泛的工具和函數，用于圖像和視頻處理任務，比如目標檢測、圖像濾波和特征提取。它被廣泛應用于計算機視覺應用，并且可以作為深度學習框架的有價值的伴侶，用于視覺項目的預處理和后處理任務。

特點：

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

6、MXNet

MXNet（發音為“mix-net”）是由 Apache 軟件基金會開發的開源深度學習框架，專注于效率和可擴展性。MXNet 能夠將計算分布到多個設備，包括 CPU、GPU 和多臺機器上，支持分布式計算。MXNet 提供高級和底層 API 用于構建和訓練深度學習模型，適用于初學者和有經驗的研究人員。

特點：

高效且可擴展的深度學習框架。支持多種編程語言（Python，C++，Scala等）。高度可定制，支持分布式訓練。

7、Detectron2

Detectron2 是基于 PyTorch 構建的目標檢測庫，是 Facebook AI Research 原始 Detectron 的繼任者。Detectron2 提供了非常先進的目標檢測算法的預構建實現，可用于實例分割、目標檢測和關鍵點估計等任務。它在計算機視覺研究和應用中被廣泛使用。

特點：

由Facebook AI Research（FAIR）開發，用于目標檢測和實例分割。基于PyTorch，具有高性能和靈活性。提供計算機視覺任務的先進算法。支持定制和快速實驗。

延伸閱讀

機器視覺的子領域

圖像處理：圖像處理是機器視覺的基礎，它研究如何對圖像進行預處理、增強、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：特征提取是機器視覺中的重要步驟，它通過識別和提取圖像中的關鍵特征，如邊緣、角點、紋理等，將圖像轉換為數值化的表示形式，以供后續的分析和處理。目標檢測與識別：目標檢測與識別是機器視覺的核心任務之一，它涉及在圖像或視頻中定位和識別特定的目標或物體，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，從而實現對圖像內容的更細粒度理解。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三維場景的結構和形狀。運動分析：運動分析研究如何從視頻中估計目標的運動和軌跡，包括運動跟蹤、運動估計等。