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lir

快速计算二进制网格最大内部矩形的Python库

lir是一个开源Python库,用于快速计算二进制网格中的最大内部矩形。该项目利用Numba编译技术提高执行速度,支持基于网格和轮廓的计算方法。lir不仅适用于二进制网格,还能处理多边形坐标列表,为图像处理和计算几何领域提供了高效解决方案。项目文档包含详细使用说明和性能优化建议,方便开发者快速上手。

LightGlue - 光速图像特征匹配工具
GithubICCV 2023LightGlue图像配准开源项目深度学习特征匹配
LightGlue是一个轻量级且高精度的图像特征匹配工具,特别适用于图像对的稀疏局部特征匹配。其自适应机制在处理简单图像对时能有效节省时间,处理复杂图像对时降低计算复杂度。支持SuperPoint、DISK、ALIKED和SIFT等预训练特征,并提供训练与评估代码。用户可通过pip轻松安装,并通过演示笔记本快速体验。此工具同样具有FlashAttention、混合精度推理等高级配置选项,在GPU和CPU上均表现出显著性能提升。
lit - 可视化机器学习模型解释工具
GithubLIT交互式可视化开源项目机器学习模型解释
LIT是一款开源的机器学习模型解释工具,支持文本、图像和表格数据分析。它提供可视化界面,包括本地解释、聚合分析和反事实生成等功能,助力用户深入理解模型行为。LIT可作为独立服务器运行,也兼容Colab、Jupyter等环境,支持多种模型类型和主流深度学习框架。通过LIT,研究人员可更好地分析模型性能、预测归因和行为一致性。
labelme - Python图像标注工具,支持多种格式导出
GithubLabelmePython图像标注实例分割开源项目语义分割
Labelme是一个Python图像标注工具,使用Qt构建界面,支持多边形、矩形、圆形、线条和点的标注,适用于图像分类、语义分割、实例分割和视频标注。提供GUI自定义功能,并支持导出VOC和COCO格式数据集。兼容Windows、macOS和Linux平台,安装简单,资源丰富,易于使用。
LightGBM - 高效梯度提升框架 支持大规模数据并行学习
GithubLightGBM决策树开源项目数据分析机器学习梯度提升
LightGBM是一个高效的梯度提升框架,采用树形学习算法。它具有训练速度快、内存消耗低、准确性高的特点,支持并行、分布式和GPU学习,可处理大规模数据。这个开源项目在机器学习竞赛中应用广泛,在公开数据集上的表现优于多个现有框架。LightGBM为用户提供了详细文档和丰富示例,适用于多种机器学习任务。
WizardCoder-Python-34B-V1.0-llamafile - 指南:如何利用llamafile格式高效运行AI模型
GithubHuggingfaceMozilla OchoWizardCoder Python 34B V1.0开源项目文本生成模型模型库量化
了解llamafile格式如何提升AI模型在多平台的运行效率,支持多种量化配置以实现不同设备的加速运算。
Rectlabel-support - 图像标注工具,支持自动化标注和多格式导出
GithubRectLabel图像标注导出格式开源项目文本识别自动标注
RectLabel 是一款图像标注工具,支持 Segment Anything 和 Core ML 模型的自动标注,能够识别文本、曲线、点线和骨架等。支持导出COCO、Labelme、CreateML、YOLO和DOTA格式,以及索引色和灰度掩码图像。通过自定义热键和快捷设置,提高标注效率,满足不同图像处理需求。
viser - Python 交互式 3D 可视化库 支持 Web 客户端和丰富 API
3D可视化GUI构建GithubPython库viser场景交互开源项目
viser 是一个 Python 交互式 3D 可视化库,提供丰富 API 用于 3D 图元可视化。它包含 GUI 构建组件,支持场景交互和相机控制。基于 Web 的客户端便于远程使用。viser 支持点云、高斯散射和 SMPLX 可视化。该项目借鉴多个开源工具,采用 React 等现代 Web 技术构建客户端。
Pillow - Python开源图像处理库
GithubPIL分支PillowPython图像处理图像库开源项目
Pillow是Python Imaging Library (PIL)的fork版本,提供多种图像处理功能。它支持广泛的文件格式,具有高效的内部表示和丰富的处理能力。Pillow专为快速访问基本像素格式数据而设计,为图像处理应用提供了可靠基础。该项目由开源社区维护,适用于多样化的图像处理需求。
lilac - 开源解决方案促进AI数据探索与质量管理
AI训练GithubLilac开源项目数据探索数据质量控制数据集处理
Lilac是一个开源的AI数据处理工具,专注于数据集的探索、管理和质量控制。它提供交互式数据探索、LLM驱动的搜索、聚类和标注功能,支持本地运行和云端处理。Lilac能够优化数据集,降低AI训练成本,并支持语义搜索和概念搜索等高级特性。该工具已被Cohere和Databricks等公司采用,用于改善预训练和微调数据的质量。
LitServe - 基于FastAPI的高性能AI模型部署引擎 支持批处理和GPU自动扩展
AI模型部署FastAPIGPU自动缩放GithubLitServe开源项目高性能服务
LitServe是一个基于FastAPI构建的AI模型部署引擎,具有高吞吐量和可扩展性。它提供批处理、流式传输和GPU自动扩展功能,支持多模态和多框架,适用于嵌入、LLM服务、音频处理等多种AI任务。基准测试显示,LitServe在并发请求处理方面表现优于FastAPI和TorchServe。该引擎还提供完全控制权和内置认证功能,无需为每个模型重新构建服务器。
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