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bark

自动驾驶语义仿真与行为模型开发框架

BARK是一个开源的自动驾驶语义仿真框架,专注于行为模型的开发和评估。它支持快速构建、训练和基准测试决策算法,尤其适合强化学习等计算密集型任务。BARK提供行为基准测试、Python和C++模型开发等功能,并可与机器学习工具和CARLA仿真器集成。其生态系统包含BARK-ML、BARK-MCTS等多个组件,为自动驾驶行为模型的研究提供全面支持。

pytorch-auto-drive - 基于 PyTorch 的分割模型和车道检测模型
GithubPyTorchPytorchAutoDrive开源项目模型部署语义分割车道检测
框架基于纯Python和PyTorch,提供从模型训练、测试到可视化和部署的全方位支持。特色包括多种主干网络、简洁易懂的代码、混合精度训练及ONNX和TensorRT的部署支持。该框架中模型训练速度快,性能优于其他实现,支持多种数据集和模型方法,为自动驾驶研究提供可靠的基准测试和高效工具。
bart-paraphrase - BART大型语言模型文本释义转换工具
BARTGithubHuggingface开源项目文本生成机器翻译模型模型微调自然语言处理
BART文本释义模型基于序列到序列架构开发,整合了BERT双向编码器与GPT单向解码器技术,通过Quora、PAWS和MSR数据集训练,实现文本的变换与释义功能。模型提供简洁的API接口,便于集成到自然语言处理应用中。
AutoAct - 自主规划驱动的智能体学习框架
AutoActGithub人工智能大语言模型开源项目机器学习自然语言处理
AutoAct是一个创新的智能体学习框架,无需大规模标注数据或闭源模型。该框架通过自主规划合成轨迹,并自动分化子智能体群组完成任务。实验结果显示,AutoAct在多种语言模型上的表现与强基线相当或更优。这种方法为智能体学习提供了高效、可复现的新途径。
Bunny - 轻量高效多模态模型支持高分辨率图像分析
AI模型BunnyGithub多模态模型开源项目视觉语言模型轻量级模型
Bunny是一个轻量高效的多模态模型家族,集成多种视觉编码器和语言骨干网络。该项目通过优化训练数据提升小规模模型性能,其中Bunny-Llama-3-8B-V模型支持1152x1152分辨率图像处理,在多项视觉语言任务中表现优异。Bunny为开发者提供了灵活的多模态AI解决方案。
apollo - 开源自动驾驶平台 加速自动驾驶技术创新
ApolloGithub开源平台开源项目硬件集成自动驾驶软件架构
Apollo是一个高性能灵活的自动驾驶开源平台,提供完整的软件框架和开发周期。它包含感知、预测、规划、控制等多个模块,支持多种自动驾驶场景。最新9.0版优化开发体验,提供统一工具平台和易扩展接口,为开发者创造便捷高效的开发环境。Apollo致力于推动自动驾驶技术的创新和应用。
3d-bat - 全面高效的3D全景数据标注工具箱
3D BATGithub多模态数据开源项目标注工具自动驾驶计算机视觉
3D-BAT是一个开源的3D边界框标注工具箱,专门用于全景多模态数据流的处理。该工具支持AI辅助标注、批量编辑和插值模式等功能,实现了3D到2D的标签转换和自动跟踪。作为基于Web的应用,3D-BAT支持在线访问和跨平台使用,并提供了高度的可定制性。这个工具箱为自动驾驶和计算机视觉等领域的研究提供了一个实用的数据标注解决方案。
yarp - 开源机器人通信和设备接口框架
GithubYARP开源项目机器人平台设备接口通信库
YARP是一款开源的机器人通信和设备接口框架,适用于从人形机器人到嵌入式设备的广泛应用场景。它提供跨平台的通信功能,实现不同硬件和软件模块的无缝交互。YARP以灵活性和可扩展性为设计核心,有利于开发复杂的机器人系统。该框架支持多种主流操作系统,并配有完善的文档和教程资源。YARP采用BSD-3许可证,为机器人研发提供了灵活的开发工具。
tmrl - 实时机器人控制与自动驾驶AI的分布式强化学习框架
GithubGymnasium环境TMRLTrackMania 2020开源项目强化学习自动驾驶
TMRL是一个面向机器人学习的分布式强化学习框架,专注于实时应用中的深度强化学习AI训练。该框架以TrackMania 2020游戏为例,展示了基于原始截图的自动驾驶控制。TMRL具备安全远程训练、灵活定制和实时环境兼容性等特点,采用单服务器多客户端架构,可在多个节点收集样本并在高性能集群上进行训练。
fast-bert - 快速训练和部署BERT与XLNet文本分类模型的深度学习库
Fast-BertGithub开源项目文本分类深度学习自然语言处理预训练模型
fast-bert是一个深度学习库,用于训练和部署基于BERT和XLNet的文本分类模型。它支持多类和多标签分类,提供数据处理、模型训练、参数调优和部署功能。该库集成了LAMB优化器和学习率查找器,旨在简化最新自然语言处理技术的应用过程。fast-bert适用于各类文本分类任务,能够帮助开发者快速构建高性能模型。
bespoke_automata - 图形化设计和部署AI代理的开源工具
AI代理API部署Bespoke AutomataGithub大语言模型开源项目节点图界面
Bespoke Automata是一个开源的AI代理开发工具,通过图形界面简化了复杂AI系统的设计过程。它整合了本地和远程语言模型、数据库操作、逻辑处理和API调用等功能,使开发者能够创建自定义AI代理。该工具支持单一API部署,兼容多种硬件平台,并可选择GPU加速,为AI项目开发提供了灵活的解决方案。作为开源项目,Bespoke Automata为AI开发社区提供了一个灵活且可扩展的开发环境。
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