ActiveLoop.ai est conçue pour rationaliser le processus de gestion de grands ensembles de données pour les modèles d'apprentissage profond. Elle fournit des outils pour le chargement, la transformation et l'augmentation des données, facilitant des cycles de formation plus rapides. Les utilisateurs peuvent tirer parti de la plateforme pour créer et maintenir des pipelines de données assurant des performances constantes des modèles dans différents environnements.

TorchVision est un paquet dans PyTorch conçu pour faciliter le développement d'applications de vision par ordinateur. Il offre une collection d'ensembles de données populaires tels qu'ImageNet et COCO, ainsi qu'une variété de modèles pré-entraînés qui peuvent être facilement intégrés dans des projets. Des transformations pour le prétraitement et l'augmentation d'images sont également incluses, simplifiant la préparation des données pour l'entraînement des modèles d'apprentissage profond. En fournissant ces ressources, TorchVision permet aux développeurs de se concentrer sur l'architecture et l'entraînement des modèles sans avoir besoin de créer chaque composant de zéro.