beauty-net

简洁灵活的PyTorch深度学习模板

BeautyNet是一个为PyTorch设计的简洁、灵活且可扩展的模板。该项目采用面向对象编程，代码质量高，结构清晰。BeautyNet提供简单的安装和运行步骤，便于快速上手和模型训练。这个模板旨在简化深度学习项目的开发流程，为研究人员和开发者提供高效的工作框架。

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介绍相关项目

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。

pytorch-tutorial - 为深度学习研究人员提供了学习 PyTorch 的教程代码

GithubPyTorch代码开源项目教程深度学习神经网络

突破传统学习障碍，探索PyTorch深度学习教程。通过精炼的代码，快速构建从基础到高级的模型如线性回归及神经网络等，同时详述安装指导与环境配置。

pytorch_tabular - 表格数据深度学习的简易化解决方案

GithubPyTorchPyTorch Lightning开源项目标签数据模型定制深度学习

PyTorch Tabular是一个开源库，旨在简化表格数据的深度学习应用。该库具有低阻力易用性、易于定制和可扩展性，基于PyTorch和PyTorch Lightning构建。提供如TabNet、NODE和GATE等多种模型选择，适用于研究和实际应用。详细的文档和简单的安装流程使用户能够快速上手和自定义模型，提高机器学习任务的效率和性能。

facenet - 基于TensorFlow的高精度面部识别开源项目

FaceNetGithubInception ResNet v1TensorFlow人脸识别开源项目预训练模型

FaceNet，一个基于TensorFlow的开源面部识别项目，采用最新的深度学习技术和数据集（如CASIA-WebFace和VGGFace2）开发。其准确率可达99.65%，并使用MTCNN进行高效的面部对齐。适合需求高级面部识别技术的开发者和科研人员。

deep-high-resolution-net.pytorch - 基于PyTorch的官方实现，专门用于人体姿态估计的深度学习模型

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deep-high-resolution-net.pytorch 项目提供了一个基于PyTorch的官方实现，专门用于人体姿态估计的深度学习模型。项目支持多个标准数据集，验证了其可靠性与准确性，也适应于多种视觉任务如图像分类及目标检测等。

efficientdet - EfficientDet目标检测模型的PyTorch实现

COCO数据集EfficientDetGithub开源项目深度学习目标检测计算机视觉

本项目提供了EfficientDet目标检测模型的PyTorch实现。支持COCO数据集的训练、评估和测试，在COCO val2017上达到0.314 mAP。包含预训练权重、视频测试功能和使用说明。适合研究人员和开发者参考使用。

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。

gen-efficientnet-pytorch - 泛型EfficientNet和其它高效PyTorch模型的实现

EfficientNetGithubMixNetMobileNetPyTorch开源项目模型

本项目实现了EfficientNet、MixNet、MobileNetV3等多种高效模型，利用通用架构定义支持多种计算高效的神经网络。所有模型均基于MobileNet V1/V2块序列设计，并支持字符串化架构配置。请注意，该项目现已停止维护，推荐使用`timm`库获取更多功能和权重兼容的模型。

overeasy - 无数据集需求的定制视觉模型构建

GithubOvereasy分割图像处理开源项目计算机视觉零样本视觉模型

Overeasy允许无大规模数据集，通过链式预训练零样本视觉模型实现高效图像处理。利用专用工具和工作流，用户可定制端到端管道，支持边框检测及分类。功能涵盖执行图和检测，安装简便，文档详尽，并提供Colab示例。

stylegan2-pytorch - 简单易用的命令行StyleGAN2 Pytorch实现

GithubPytorchStylegan2图像生成开源项目生成对抗网络自注意力

简便的StyleGAN2 Pytorch实现，无需编程，只需使用命令行即可进行训练。支持多GPU与低数据量训练及图像插值视频生成，适合研究人员和开发者。

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