PyTorchのtorchvisionライブラリには、どのようなビジョンタスクに関連する機能が提供されていますか？

torchvisionライブラリは、以下のビジュアルタスク関連機能を提供しています。

1. データの読み込みと前処理：MNISTやCIFAR-10などの一般的なデータセットの読み込み、データの増強、画像変換などの機能を含んでいます。
2. モデルアーキテクチャー：事前にトレーニングされたクラシックなビジョンモデル（例：ResNet、VGG、AlexNetなど）が提供されており、ユーザーは転移学習やファインチューニングを容易に行うことができます。
3. 画像分類：画像分類モデルのトレーニングと評価を含む機能。
4. 目標検出：Faster R-CNN、SSDなどの目標検出モデルをサポートします。
5. 画像の意味を区切る：FCNやUnetなどの画像の意味を区切るモデルをサポートする。
6. インスタンスセグメンテーション：Mask R-CNNなどのインスタンスセグメンテーションモデルへのサポートを提供します。
7. 画像生成：GAN（生成対抗ネットワーク）などの画像生成モデルをサポート。
8. 画像スタイル変換：画像スタイル変換モデルをサポートします。
9. 動画の分類：動画の分類モデルをサポートします。
10. データセットとデータの読み込み：一般的なビジュアルデータセット（COCO、ImageNetなど）の読み込みと処理機能を提供します。

torchvisionライブラリは、多彩なビジョンタスクに関連する機能を提供し、ユーザーが画像処理やコンピュータビジョンタスクを簡単に行えるようにしています。