PyTorch中的torchvision库提供了哪些视觉任务相关的功能

torchvision库提供了以下视觉任务相关的功能：

数据加载和预处理：包括对常见数据集（如MNIST、CIFAR-10等）的加载、数据增强、图像转换等功能。模型架构：提供了预训练的经典视觉模型（如ResNet、VGG、AlexNet等），方便用户进行迁移学习或微调。图像分类：包括训练和评估图像分类模型的功能。目标检测：提供了对目标检测模型（如Faster R-CNN、SSD等）的支持。语义分割：包括对图像语义分割模型（如FCN、Unet等）的支持。实例分割：提供了对实例分割模型（如Mask R-CNN）的支持。图像生成：包括对GAN（生成对抗网络）等图像生成模型的支持。图像风格迁移：提供了对图像风格迁移模型的支持。视频分类：包括对视频分类模型的支持。数据集和数据加载：提供了对常见视觉数据集（如COCO、ImageNet等）的加载和处理功能。

总的来说，torchvision库提供了丰富的视觉任务相关功能，方便用户进行图像处理和计算机视觉任务。

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