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IQA-PyTorch

纯Python和PyTorch图像质量评估工具箱

PyTorchIQA图像质量评估纯PythonGPU加速Github开源项目

IQA-PyTorch是一款基于纯Python和PyTorch的图像质量评估工具箱，支持多种主流全参考和无参考评估指标。通过GPU加速，评估速度优于Matlab实现，用户可通过命令行或代码进行图像质量评估。该工具箱还支持作为损失函数使用，提供便捷的基准数据集下载和详细文档，适用于评估各种场景。定期更新及多种预训练模型让它成为图像质量评估的理想选择。详情请查阅文档和示例代码。

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介绍相关项目
ToolQA - 评估工具增强型大语言模型的开源数据集
GithubToolQA大语言模型工具增强开源项目数据集评估基准
ToolQA是一个开源数据集，专门用于评估工具增强型大语言模型。数据集涵盖8个领域，包含需要综合使用多个工具解答的问题，分为简单和困难两个级别。ToolQA通过人机协作创建，提供了数据统计、下载链接、工具实现和基准代码，为研究人员评估和改进大语言模型的外部工具使用能力提供全面资源。
facetorch - Python库支持深度学习的面部检测和分析，同时加速CPU和GPU性能
GithubPython库TorchScriptfacetorch开源项目深度学习面部分析
Facetorch是一个Python库，使用深度神经网络进行面部检测和特征分析。它支持Hydra配置，使用conda-lock和Docker进行环境重现，并通过TorchScript加速CPU和GPU性能。该工具可扩展，允许通过Google Drive上传模型文件和添加配置文件。请谨慎使用，并遵循欧盟可信AI伦理指南。
ssd.pytorch - PyTorch实现的高效SSD目标检测器，兼容多数据集与实时可视化
GithubPyTorchSSD开源项目数据集训练评估
该项目实现了基于PyTorch的SSD目标检测器，支持VOC和COCO数据集，并可使用Visdom进行训练过程中的实时损失可视化。页面包含详细的安装、训练和评估指南，并提供预训练模型的使用说明。项目展示了高效性能，并包含未来功能更新计划，帮助开发者快速上手并扩展应用。
labelImg - Python图像标注工具，兼容PASCAL VOC和YOLO格式
GithubLabel StudioLabelImgPython图像注释开源项目数据标注工具
一款用Python编写的开源图像标注工具，适用于深度学习数据集的创建。支持PASCAL VOC、YOLO和CreateML等多种标注格式，可在Linux、macOS、Windows等平台上运行，并提供详细的安装和使用指南。用户可以通过直观的界面创建矩形框标注，支持预定义类、热键操作和Docker部署，是机器学习和计算机视觉项目的数据标注利器。
GeoTorchAI - 基于PyTorch的空间时序深度学习框架
GeoTorchAIGithubPyTorch卫星图像分类开源项目深度学习框架空间时序数据
GeoTorchAI是基于PyTorch和Apache Sedona的空间时序深度学习框架，专为遥感影像和时空数据分析设计。该框架提供数据集、模型、转换和预处理模块，支持栅格和网格数据处理。它可应用于遥感影像分类、分割，以及交通流量、天气预报等时空数据预测任务。GeoTorchAI通过pip安装，并提供示例代码，方便研究人员和开发者快速上手使用。
practicalAI-cn - PyTorch与Google Colab下的机器学习与深度学习实践
GithubGoogle ColabPyTorchpracticalAI开源项目机器学习深度学习
通过practicalAI-cn项目，任何水平的学习者都可以从基础到进阶掌握机器学习与深度学习技能。项目使用PyTorch实现核心算法，并提供多种notebooks，涵盖线性回归、卷积神经网络等多种模型。无需复杂的环境设置，可通过Google Colab直接运行，进行产品级的面向对象编程学习，助力从数据中获取有价值的见解。
test-time-adaptation - 多场景计算机视觉模型在线测试时适应框架
GithubPyTorch在线测试时适应开源项目模型微调深度学习计算机视觉
该项目是一个基于PyTorch的开源在线测试时适应框架。支持CIFAR、ImageNet等多个数据集变体和预训练模型,实现了TENT、MEMO、EATA等多种测试时适应方法。框架采用模块化设计,易于扩展新方法,并提供混合精度训练功能。此外,项目还包含全面的基准测试结果和图像分割任务实验。
pytorch-inpainting-with-partial-conv - PyTorch实现基于部分卷积的不规则孔洞图像修复
Githubpytorch图像修复开源项目深度学习计算机视觉部分卷积
这是Liu等人论文《Image Inpainting for Irregular Holes Using Partial Convolutions》的非官方PyTorch实现。项目提供了基于部分卷积的不规则孔洞图像修复方法，包含数据预处理、模型训练、微调和测试的完整流程。尽管尚未完全复现原论文结果，但已展示了部分测试集的修复效果。此实现为研究人员和开发者提供了探索这一图像修复技术的基础。
pytorch3d - 基于PyTorch的高效3D计算机视觉研究库
3D计算机视觉GithubPyTorch3D三角网格可微分渲染开源项目深度学习
PyTorch3D是一个基于PyTorch的3D计算机视觉研究库，提供高效、可复用的组件。主要功能包括三角网格操作、可微分渲染和隐式表示框架。该库与深度学习方法无缝集成，支持异构数据批处理、可微分运算和GPU加速。PyTorch3D已应用于多个研究项目，并提供全面的教程和文档。
SpeechMOS - 简化语音质量评估的开源工具
GithubMOS预测PyTorchSpeechMOS开源项目语音质量评估音频处理
SpeechMOS是一款开源的语音质量评估工具，通过简单的代码即可预测主观语音得分。该项目支持多种MOS预测系统，包括UTMOS强模型，可用于评估语音自然度。SpeechMOS使用torch.hub加载模型，无需额外导入库，支持批量处理，适用于语音合成评估等多种场景。这个工具为研究人员和开发者提供了便捷的语音质量评估方法。
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