इस प्रोजेक्ट के बारे में

Kornia, PyTorch के लिए एक विभेदनीय कंप्यूटर विज़न लाइब्रेरी है जो ज्यामितीय विज़न एल्गोरिदम और छवि प्रसंस्करण ऑपरेटरों को सीधे डीप लर्निंग पाइपलाइनों में एकीकृत करती है। यह 500 से अधिक विभेदनीय ऑपरेशन प्रदान करती है, जिनमें छवि प्रसंस्करण (फ़िल्टरिंग, रूपांतरण, रंग रूपांतरण, किनारा पहचान, आकारिकीय ऑपरेशन), डेटा ऑगमेंटेशन (यादृच्छिक ज्यामितीय रूपांतरण, फोटोमेट्रिक विकृतियाँ, CutMix/MixUp जैसी मिश्रण रणनीतियाँ), विशेषता पहचान और मिलान (Harris, GFTT, DISK, DeDoDe, LoFTR, LightGlue), ज्यामिति (कैमरा मॉडल, एपिपोलर ज्यामिति, होमोग्राफी, पोज़ अनुमान, 3D रूपांतरण), और हानि फ़ंक्शन (SSIM, PSNR, Dice, Hausdorff) शामिल हैं। पूर्व-प्रशिक्षित मॉडलों में चेहरा पहचान के लिए YuNet, मिलान के लिए LoFTR/LightGlue, डिस्क्रिप्टर के लिए DISK/DeDoDe/SOLD2, सेगमेंटेशन के लिए SAM, और वर्गीकरण के लिए MobileViT/VisionTransformer शामिल हैं। लाइब्रेरी आधी-सटीकता (float16/bfloat16) का समर्थन करती है, जिसमें प्रलेखित सटीकता व्यापार-समझौते हैं, ONNXSequential के माध्यम से ONNX निर्यात, और एक Rust-त्वरित I/O बैकएंड (kornia-rs)। इंस्टॉलेशन pip के माध्यम से किया जाता है ("pip install kornia") और ONNX तथा Stable Diffusion के लिए वैकल्पिक अतिरिक्त सुविधाएँ उपलब्ध हैं। विकास में प्रतिलिपि-योग्य वातावरण के लिए Pixi का उपयोग किया जाता है। Apache 2.0 के अंतर्गत लाइसेंस प्राप्त।