配套 B 站视频教程的深度学习图像处理实战代码库，用 PyTorch 和 TensorFlow2 覆盖图像分类、目标检测与分割的完整训练流程。

收录最全的 PyTorch 图像骨干网络合集，涵盖 ResNet、ViT、ConvNeXt 等主流模型，自带训练、评估、推理和导出脚本及预训练权重，省去自己搭网络和找权重的麻烦。

用对比学习把图像和文本映射到同一嵌入空间，实现零样本图像分类和图文匹配，是跨模态检索与多模态模型的经典底座。

用 PyTorch 实现的 Vision Transformer（ViT），只需一个 Transformer 编码器就能在图像分类任务上达到 SOTA，代码简洁易读，适合快速复现和二次开发。

开源多模态大模型家族，视觉语言能力接近 GPT-4o，支持图像分类、图文检索、语义分割和视频理解等任务。

基于 PyTorch 的目标检测全家桶，覆盖训练、推理、实例分割、图像分类和模型导出，开箱即用，适合快速落地视觉任务。

YOLO 系列官方实现库，一套 PyTorch 代码覆盖目标检测、实例与语义分割、图像分类、姿态估计和目标跟踪，训练到部署全流程打通。

基于 PyTorch 的深度学习高层封装库，用少量代码就能训练出高精度模型，配套 notebook 教程降低入门门槛。

开源实现的 CLIP 多模态模型，提供图像-文本对比学习训练与预训练权重，支持零样本图像分类和跨模态检索。

中文版 CLIP 预训练模型，支持中文图文跨模态检索和表征生成，可直接用于图文匹配、零样本分类等任务。