Luminoth 是一个开源的计算机视觉工具包，目前支持目标探测和图像分类，但以后会有更多的扩展。该工具包在 TensorFlow 和 Sonnet 上用 Python 搭建而成。易于使用、训练、理解结果。本文介绍了 Luminoth 及其安装过程。不过，该工具包只具备内部测试版品质，即内部和外部接口（如命令行）非常可能随着代码库的成熟而变化。

Luminoth 的特点：

开箱使用

Luminoth 是一个开源的工具包，简单易用。

可定制的目标检测和分类模型

使用自定义数据轻松训练神经网络，实现目标检测和分类。使用的是当前最优的模型比如 Faster R-CNN。

在 TensorFlow & Sonnet 上搭建

Luminoth 建立在谷歌深度学习框架 TensorFlow 和 DeepMind 的图形库 Sonnet 上。

训练过程简单

只需要键入 lumi train 就可以训练模型。可以在本地训练，或者使用 Luminoth 内置的谷歌云平台支持在云端训练模型。

训练完成之后，你可以使用 Tensorboard 集成可视化进展和中间结果，还可使用不同的数据分割对模型进行评估。

结果易于理解

可视化结果的能力一直很重要，尤其在计算机视觉领域。在模型训练完之后，使用我们的 UI 或者命令行接口，即可获得容易理解的摘要（summary）和结果的图可视化。

Luminoth 是一个开源的计算机视觉工具包http://t.jinritoutiao.js.cn/RBFLP8/

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