solt

轻量流式数据变换,让图像增强更高效

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 数据集 🍴 复刻 21 🐛 待处理 3 👀 关注 5
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 269
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费,定价信息待确认

项目预览

solt 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类数据集
开发团队imedslab
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费,定价信息待确认
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Jupyter Notebook
技术栈/模型data-augmentation,deep-learning,image-recognition,image-segmentation,landmark-detection
GitHub 星标★ 269
上线时间2018-08-02 00:00:00
代码更新2026-10-25
仓库体积27.1 MB
本站数据更新2026-11-12
维护状态较活跃
收录时间2026-08-12
浏览次数10

项目介绍

solt 是一个专注于轻量级数据变换的流式处理库,主要面向深度学习和计算机视觉任务,如图像识别、图像分割和关键点检测。它解决了在数据增强过程中因变换操作繁琐、性能开销大而影响训练效率的问题。核心能力包括提供一系列高效的数据变换操作,支持流式处理,能够与主流深度学习框架无缝集成。其设计强调轻量化和灵活性,允许用户自定义变换流程,从而在保证数据多样性的同时降低计算成本。对于需要处理大规模图像数据并进行实时增强的开发者而言,solt 提供了一个简洁且高效的解决方案。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-12 · 当前星标 ★ 269

核心亮点

  • 专注于轻量级变换,性能开销小,适合流式处理
  • 覆盖图像识别、分割、关键点检测等多种任务
  • 与深度学习框架集成简单,支持自定义流程

不足之处

  • 早期项目,文档和社区支持尚待完善

适用场景

  • 深度学习模型训练时的数据增强
  • 实时图像处理流水线
  • 多任务视觉模型的数据预处理

替代项目

imgaug、albumentations、torchvision

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