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deep-significance

深度神经网络显著性测试的开源解决方案

deep-significance 提供完全测试的显著性测试功能,包括几乎随机顺序(ASO)方法、bootstrap 检验和置换随机化方法。结合 Bonferroni 校正和样本大小分析,兼容 PyTorch、TensorFlow 和 NumPy 数据结构。支持多模型、多数据集和样本级别的比较,帮助用户准确评估模型性能,避免因随机因素导致的错误结论。

decision-forests - 支持TensorFlow的多功能决策森林模型库
GithubTensorFlow Decision ForestsYggdrasil Decision Forests开源项目机器学习梯度提升树随机森林
TensorFlow Decision Forests (TF-DF) 是一款用于在 TensorFlow 中训练、运行和解释决策森林模型(包括随机森林和梯度增强树)的库,支持分类、回归和排序。TF-DF 由 Yggdrasil Decision Forests (YDF) 支持,兼容C++、JavaScript、CLI和Go语言,适用于Linux和Mac环境。借助简洁的API和丰富的文档资源,用户能够轻松构建强大且易解释的机器学习模型。
trulens - 神经网络评估与解释工具,支持大语言模型开发与监控
GithubTruLensTruLens-EvalTruLens-Explain开源项目深度学习神经网络
TruLens 提供开发和监控神经网络的工具,特别是大语言模型。TruLens-Eval 可系统性评估和跟踪LLM应用,帮助识别和改进性能;TruLens-Explain 提供跨框架的深度学习可解释性,支持TensorFlow、PyTorch和Keras。查看官方文档以获取快速安装和使用指南,帮助开发者高效构建与优化模型应用。
opennsfw2 - Keras实现的开源NSFW图像视频检测工具
GithubKerasNSFW检测OpenNSFW 2图像分类开源项目预训练模型
opennsfw2是一个基于Keras的开源图像分类模型,用于检测不适宜工作场合(NSFW)的内容。该项目提供简单API,可对图片和视频进行NSFW概率预测。支持TensorFlow和JAX后端,兼容Python 3.9-3.11。项目功能包括图像预处理、模型加载和批量推理,是一个完整的NSFW内容检测工具。
Determined AI - 开源深度学习平台助力模型训练和优化
AI工具GPU资源分布式训练模型训练深度学习超参数调优
Determined AI是一个开源深度学习训练平台,集成了超参数调优和分布式训练功能。该平台支持多种深度学习框架,可在云端或本地运行,提供资源管理、实验跟踪和结果可视化等功能。它能显著加快模型训练速度,提高模型精度,让研究人员更专注于模型开发而非基础设施管理,从而提升深度学习团队的整体效率。
monodepth2 - 基于自监督学习的单目深度估计实现
GithubMonodepth2PyTorch开源项目深度估计自监督学习计算机视觉
本项目提供了PyTorch实现的代码,用于训练和测试深度估计模型。代码采用自监督学习方法,支持单目和立体图像的深度预测。提供多种预训练模型和自定义数据集,兼容不同的图像分辨率。适用于研究和非商业用途,包含详细的设置指南、训练和评估说明。用户可通过此项目高效开发和优化深度估计模型。
models - 探索最先进的机器学习模型与技术
GithubONNX Model Zoo图像分类对象检测开源项目机器学习模型语言处理
ONNX Model Zoo是一个开源平台,汇集了各种预训练且处于技术前沿的机器学习模型,涵盖计算机视觉、自然语言处理等多个领域。旨在为开发者、研究人员和技术爱好者提供高效实用的AI工具,加速机器学习技术的应用和发展。此外,ONNX Model Zoo支持多种框架和工具,通过共同的文件格式和操作集,促进了AI开发的灵活性和互操作性。平台以开放性和社区驱动的特性为己任,含有诸如图像分类、对象检测等主要模型,并通过简易接口及高级工具满足不同用户需求,使其既适应初学者也满足专业人士的需求。
deep-learning-v2-pytorch - 深度学习教程与项目实战指南
Deep LearningGithubPyTorch卷积神经网络开源项目生成对抗网络神经网络
本仓库提供 Udacity 深度学习 v7 纳米学位课程的相关资料,包括各种深度学习主题的教程笔记本,涉及卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络等模型的实现。内容涵盖权重初始化、批量归一化等技术,用户还可以访问项目起始代码,并学习在 AWS SageMaker 上部署模型。
determined - 深度学习平台,支持分布式训练与超参数调优
DeterminedGithubPyTorchTensorFlow分布式训练开源项目深度学习平台
Determined平台兼容PyTorch和TensorFlow,提供分布式训练、超参数调优和资源管理,降低云端GPU成本并支持实验追踪分析和可复现性。通过Python库、命令行界面和Web用户界面,用户能够轻松构建和管理模型,支持本地和云端部署,包括AWS和GCP。丰富的文档和示例帮助快速上手,通过用户指南、社区支持和贡献者指南,确保完整平台功能的利用。
deepdetect - 用C++11编写的机器学习API和服务器,支持如Caffe、Tensorflow、Pytorch等多种深度学习框架
APIDeepDetectGithub图像分类开源项目机器学习深度学习
DeepDetect是一个用C++11编写的机器学习API和服务器,支持如Caffe、Tensorflow、Pytorch等多种深度学习框架。它专注于易用性和高性能,支持分类、目标检测、分割、回归等任务,适用于图像、文本和时间序列数据。该工具可自动将模型转换为嵌入式平台(如TensorRT、NCNN),无需数据库,所有数据和模型参数均存储在文件系统中。DeepDetect通过JSON格式通信,提供Python和Javascript客户端,易于集成到现有应用中。
diffseg - 基于稳定扩散的零样本图像分割方法
DiffSegGithubStable Diffusion开源项目无监督学习注意力机制零样本分割
DiffSeg是一种利用稳定扩散模型注意力信息的无监督零样本图像分割方法。这个开源项目实现了DiffSeg算法,并提供环境设置指南、运行说明和基准测试。DiffSeg在CoCo-Stuff-27和Cityscapes数据集上表现出色,为计算机视觉领域提供了新的解决方案。特别适合研究无监督学习和零样本学习的专业人士,以及需要高效、灵活图像分割方案的研究人员和开发者。
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