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用于评估人类与机器视觉差距的Python工具箱

modelvshuman是一个用于评估人类与机器视觉差距的Python工具箱。支持测试包括PyTorch和TensorFlow在内的多种模型,覆盖17个人类比较数据集。项目提供安装指南、示例代码、模型库和数据集加载方式,帮助快速入门并进行自定义模型评估。详细信息请访问项目主页。

modelstore - 允许对机器学习模型进行版本控制、导出和保存到文件系统或云存储提供商Python库
Githubmodelstore多云支持开源开源项目机器学习模型管理版本控制
modelstore是一个Python库,可在本地文件系统或多种云存储(如AWS、GCP、Azure)中进行机器学习模型的版本管理、导出、保存和下载。无需跟踪服务器,支持模型域和状态管理、即时下载或内存加载,也可用作命令行工具。支持多个机器学习库,如TensorFlow、PyTorch、Scikit Learn等。详细信息请参考官方文档。
MultiBench - 多模态学习的多尺度标准基准
BenchmarkGithubMultiBenchMultimodal学习开源项目数据集深度学习
MultiBench是一个系统化、统一的大规模基准,用于多模态表征学习,覆盖15个数据集、10种模态、20个预测任务和6个研究领域。它提供自动化的端到端机器学习管道,简化数据加载、实验设置和模型评估,确保在真实世界中的适用性和鲁棒性。
depthai - 深度学习与视频录制的多功能演示应用
DepthAIDockerGithubLuxonisPython依赖安装开源项目
这个项目提供了一个多功能的深度学习API演示程序,支持加载多种神经网络、创建管道和录制视频等功能。附有详细的安装指南和多种使用案例(包括QT GUI界面和命令行模式),用户能够轻松上手和测试DepthAI的功能。项目还支持多种AI模型,并可通过Docker运行,适用于开发者和机器学习爱好者。
FAST-VQA-and-FasterVQA - 开源高效视频质量评估框架
FAST-VQAFasterVQAGithub开源项目机器学习深度学习视频质量评估
FAST-VQA和FasterVQA是端到端视频质量评估的开源工具箱,提供高效的评估模型。FasterVQA作为FAST-VQA的改进版,在保持相似性能的同时速度提升4倍。这些模型在多个数据集上达到最先进水平。项目采用模块化架构,支持灵活的空间和时间采样方法及多种网络结构。研究者可进行模型训练、测试,并在小型数据集上微调。
multi_verse_model - 运用创新方法展示人工智能学习与发展的可能性
GithubHuggingface人工智能创新概念学习机器人开源项目持续学习模型知识吸收
基于先进训练技术的人工智能项目,展示了持续学习和发展的未来潜力,体现技术研发中的突破性实验成果。
torchexplorer - 交互式PyTorch模型结构和训练过程可视化工具
GithubPyTorchTorchExplorer可视化工具开源项目模型调试神经网络
TorchExplorer是一个用于PyTorch模型可视化的开源工具,支持交互式检查网络中各nn.Module的输入、输出、参数和梯度。它可与Weights & Biases集成或独立运行,提供模型结构可视化、中间张量查看等功能。TorchExplorer有助于深入理解神经网络内部机制,简化复杂模型的调试和优化过程。
fairlearn - AI系统公平性评估与缓解的Python工具
AI公平性FairlearnGithubPython包公平性算法公平性评估开源项目
Fairlearn是一个Python包,帮助开发者评估和缓解AI系统中的不公平问题。它提供缓解算法和模型评估指标,并附有Jupyter笔记本示例。Fairlearn侧重于群体公平性,评估并比较模型对不同群体的影响,提供多种解决不公平问题的策略,使用户在不同AI任务中找到最佳平衡。
pretraining-with-human-feedback - 基于人类偏好预训练的语言模型代码库
GithubHugging Facetoxicity人类偏好多任务开源项目预训练
该项目为根据人类偏好预训练语言模型提供了一套基于Hugging Face Transformers和wandb的工具。项目实现了五种预训练目标,通过对训练数据注释并使用这些目标函数提升模型性能,包括毒性检测和隐私信息识别等任务。项目还提供详细的配置文件和评估方式指导。
pytorch-fid - 生成对抗网络图像质量评估工具
FIDFréchet Inception DistanceGANsGithubPyTorchTensorflow开源项目
pytorch-fid是一款用于计算生成对抗网络(GAN)样本质量的Fréchet Inception Distance(FID)分数的工具。该工具将官方的Tensorflow实现移植到PyTorch,确保相似的准确性和方便性。用户可以自由选择特征层,适应不同的数据集,还支持GPU加速和保存原始数据集的统计信息,便于进行多模型比较,适合研究和开发高质量图像生成模型。
CV - 深度学习视频教程及笔记资源
GithubJupyter NotebookPytorch开源项目数据集深度学习视频讲解
本项目提供深度学习视频讲解及笔记资源,涵盖Pytorch、李沐、吴恩达等名师课程,并附有详细的数据集和实用工具。适合从事AI算法开发、图像处理及语音识别方向的求职者,并提供多家知名企业的内推机会,帮助自学者搭建交流平台,实现技术突破和职业发展。
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