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quickai

简化复杂机器学习模型的实验过程

QuickAIPython机器学习卷积神经网络YOLOGithub开源项目

QuickAI 是一个 Python 库，简化了前沿机器学习模型的实验流程。支持 EfficientNet、VGG、ResNet 等图像分类模型和 GPT-NEO、Distill BERT 等自然语言处理模型。只需1-2行代码即可完成模型训练和评估，兼容 TensorFlow 和 PyTorch，并提供 Docker 容器便于环境配置。适用于各水平用户，助力快速推进机器学习项目。

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介绍相关项目
fastai - 一个为从业者提供快速提供在标准深度学习领域中提供最先进的高级组件，并提供可以混合和匹配的低级组件构建新方法的深度学习库
GPU优化GithubPyTorchfastai开源项目深度学习计算机视觉
fastai是一个深度学习库，提供高层组件以快速实现高性能结果，同时为研究人员提供可组合的低层组件。通过分层架构和Python、PyTorch的灵活性，fastai在不牺牲易用性、灵活性和性能的情况下，实现了高效的深度学习。支持多种安装方式，包括Google Colab和conda，适用于Windows和Linux。学习资源丰富，包括书籍、免费课程和详细文档。
ImageAI - 使用简便的代码实现深度学习和计算机视觉功能的开源Python库
GithubImageAI对象检测开源项目深度学习自定义模型训练计算机视觉
ImageAI是一款开源的Python库，帮助开发者使用简便的代码实现深度学习和计算机视觉功能。该库支持图像预测、目标检测、视频检测及对象跟踪等多种功能。新版本引入了PyTorch后端和TinyYOLOv3模型训练，提升了性能并扩展了功能。用户还可以训练自定义模型识别新对象。有关如何安装和使用ImageAI的详细信息，请参阅项目文档和指南。
fast.ai - 简化深度学习的开源教育平台
AI工具fast.ai人工智能数据科学机器学习深度学习
fast.ai提供免费在线课程和开源软件库,通过代码优先的实践教学,帮助各类人群快速掌握深度学习技术。该平台注重应用,让学习者能快速构建模型,同时致力于提高AI领域的多样性。
FastAI.jl - Julia深度学习流程的高效简化工具
FastAI.jlGithubJulia图像分类开源项目深度学习计算机视觉
FastAI.jl是一个Julia深度学习库，旨在简化从数据处理到模型训练的全过程。它提供可重用组件，支持计算机视觉和表格数据任务，同时保持灵活定制性。该库整合了Julia生态系统中的多个包，通过高级工作流程和API，提高了深度学习项目的效率。FastAI.jl适用于各类深度学习应用，为研究人员和开发者提供了便捷的工具。
autogluon - 自动化机器学习工具，简单实现高精度预测
AutoGluonGithubPython开源项目机器学习深度学习自动化
AutoGluon简化了机器学习任务，让用户可以在图像、文本、时间序列和表格数据上轻松训练和部署高精度模型。它支持Python 3.8至3.11，并可在Linux、MacOS和Windows上运行。只需几行代码即可快速构建端到端机器学习模型，提供详细的安装指南、快速入门教程和丰富的资源，适合各层次用户的需求。
fasterai - 开源工具库助力神经网络缩小与加速
FasteraiGithub剪枝开源项目模型压缩神经网络稀疏化
fasterai是一个致力于优化神经网络规模和速度的开源库。该库提供稀疏化、剪枝、知识蒸馏和彩票假设等多种网络压缩技术。其核心特性为高度可定制的稀疏化功能，允许用户调整粒度、上下文、标准和调度。此外，fasterai还包含正则化和知识蒸馏功能，有助于提升模型性能和效率。该库与fastai兼容，可轻松集成到现有深度学习工作流程中。
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。
EasyCV - 基于PyTorch的全能计算机视觉工具箱，支持自监督学习和Transformer模型
EasyCVGithubPyTorch图像分类开源项目目标检测自监督学习
EasyCV是基于PyTorch的全能计算机视觉工具箱，专注于自监督学习、Transformer模型和主要视觉任务，包括图像分类、度量学习、目标检测和姿态估计。该工具箱提供了最先进的自监督算法如SimCLR、MoCO V2、Swav、DINO和基于掩码图像建模的MAE。它拥有简单综合的推理接口，并支持多种预训练模型。EasyCV支持多GPU和多工作者训练，利用DALI优化数据处理，使用TorchAccelerator和fp16加速训练，并通过PAI-Blade优化推理性能。
awesome-openai-vision-api-experiments - OpenAI视觉API的研究与应用提供全面资源
GPT-4VGithubOpenAI Vision APIzero-shot学习图像分类开源项目视觉AI
该项目为OpenAI视觉API的研究与应用提供全面资源，覆盖从基础图像分类至高级的零次学习模型，适合初学者与专家共同探索、分享与合作。
autokeras - 机器学习自动化工具，简化图像分类任务
AutoKerasAutoMLGithubPython开源项目机器学习深度学习
AutoKeras是由德州农工大学DATA实验室开发的开源项目，旨在简化机器学习流程。通过Keras的AutoML系统，用户能够轻松完成图像分类等任务。支持Python 3.7及以上版本和TensorFlow 2.8.0及以上版本，安装方便，只需使用pip命令。提供详细的官方教程和相关书籍资源，社区鼓励贡献和参与。
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