Project Icon

pytorch-metric-learning

高级度量学习工具库,适用于深度学习

PyTorch Metric Learning提供多种损失函数、挖掘器和评估工具,支持自定义和无监督学习。该库适用于各种训练和测试需求,配有详细文档和示例,适合高效嵌入空间计算的应用场景。

pytorch-lr-finder - PyTorch学习率范围测试工具
GithubPyTorch优化器学习率开源项目深度学习神经网络
pytorch-lr-finder是一个基于PyTorch的学习率范围测试工具,实现了Leslie N. Smith论文中的方法和fastai的改进版本。通过在预训练阶段调整学习率,帮助用户确定最佳学习率。工具支持梯度累积和混合精度训练,适用于多种深度学习任务。简洁的API和可视化功能便于优化神经网络训练过程。
Person_reID_baseline_pytorch - 小巧、友好、强大的 pytorch 工具
GPUGithubPytorch ReID对象识别开源项目教程深度学习
Pytorch ReID是一个高效且易用的对象重识别代码库,支持多种先进的模型与损失函数,如ResNet、Swin Transformer和Circle Loss。该项目自2017年起持续更新,拥有详细的教程与训练评估功能,性能在多篇顶级会议论文中得到验证,适合各种经验水平的用户使用。
rl - 开源强化学习库TorchRL
TorchRL是专为PyTorch设计的开源强化学习库,提供高效的研究性能。它具备完整Python接口、模块化、定制化及强大扩展性,配备详尽文档和测试,确保用户快速上手且使用可靠。此外,TorchRL包括多种可复用功能,适用于成本、回报处理和数据管理,是开展强化学习研究与应用的理想工具。
pytorch-lightning - 深度学习框架的全方位AI模型训练与部署解决方案
AI模型训练GithubLightning FabricPyTorch Lightning开源项目模型部署深度学习热门
深度学习框架Pytorch-Lightning 2.0版本现已推出,提供清晰稳定的API,支持AI模型的预训练、微调和部署。该框架轻松实现Pytorch代码组织,将科学研究与工程实现分离,帮助研究人员和工程师高效进行模型训练与部署。通过提供各种训练和部署选项以及兼容多种硬件和加速器,Pytorch-Lightning兼顾模型的灵活性和可扩展性,适应从初学者到专业AI研究的不同需求。
ema-pytorch - PyTorch模型指数移动平均跟踪工具
EMAGithubPyTorch开源项目指数移动平均模型训练神经网络
ema-pytorch是一个用于在PyTorch中实现指数移动平均(EMA)的库。它提供了跟踪模型参数EMA版本的方法,支持自定义衰减因子和更新频率。该库实现了后验EMA合成技术,可在训练后生成不同衰减率的EMA模型。ema-pytorch适用于多种深度学习任务,可用于模型性能和稳定性的研究。
mmengine - 深度学习训练引擎支持大规模模型训练和多种策略
GithubMMEngineOpenMMLabPyTorch开源项目深度学习训练引擎
MMEngine是基于PyTorch的深度学习模型训练基础库,作为OpenMMLab代码库的训练引擎。它集成主流大规模模型训练框架,支持混合精度训练等多种策略,提供友好的配置系统和主流监控平台支持。MMEngine不仅适用于OpenMMLab项目,还可广泛应用于其他深度学习项目。
Pytorch-Medical-Segmentation - 基于PyTorch的医学图像分割框架 支持2D和3D多模态分析
GithubPytorch医学图像分割开源项目深度学习神经网络
Pytorch-Medical-Segmentation是一个开源医学图像分割框架,支持2D和3D多模态分析。该项目集成多种先进算法,兼容主流医学影像格式,提供灵活配置选项。内置训练推理流程和评估指标,便于研究人员和开发者快速实现各类医学图像分割任务。
dlwpt-code - 深入浅出PyTorch深度学习指南
Deep Learning with PyTorchGithubPyTorch开源项目机器学习深度学习编程
《Deep Learning with PyTorch》通过实际项目展示深度学习的基础知识,适合希望掌握PyTorch的开发者、计算机科学家、数据科学家及相关专业学生。书中提供了对深度学习的直观理解,并深入探讨PyTorch的部分功能,适合具备编程基础的读者。作者团队拥有丰富的实践经验和开源项目贡献,确保内容实用且前沿。
mmsegmentation - 高效的PyTorch语义分割工具箱与新特性介绍
GithubMMSegmentationOpenMMLabPyTorchv1.0.0开源项目语义分割
MMSegmentation是基于PyTorch的开源语义分割框架,提供模块化设计和统一基准,支持多种算法。最新v1.2.0版本新增开放词汇语义分割和单目深度估计功能,提升训练效率和快速部署体验。
mmdetection - MMDetection:基于PyTorch的高效目标检测工具箱
GithubMM-Grounding-DINOMMDetectionOpenMMLabPyTorchRTMDet开源项目
MMDetection是一款专为目标检测、实例分割和全景分割任务设计的工具箱,采用模块化设计,支持多种检测任务,具备高效GPU运算能力。其性能与其他顶级代码库相媲美,且不断保持前沿。结合COCO挑战赛冠军经验,MMDetection提供先进的检测结果,并与MMEngine和MMCV无缝整合,进一步提升研究和应用效果。最新的RTMDet模型在参数-准确率优化及实时实例分割和旋转目标检测上表现出色。
项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型,免费访问各种图像生成与AI训练工具,从Stable Diffusion等基础模型开始,轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术,推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器,它将改变您观看视频的方式!SubCat结合了先进的人工智能技术,为您提供即时视频字幕翻译,无论是本地视频还是网络流媒体,让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台,利用前沿AI技术,为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图,再到文案生成,美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号