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pytorch-ood

基于PyTorch的深度学习异常检测库

pytorch-ood是一个专为深度学习设计的异常检测库。该库提供多种检测方法、损失函数、数据集和神经网络架构,支持预训练权重,并兼容pytorch-lightning等框架。它涵盖开放集识别、新颖性检测、置信度估计等领域,采用统一的异常分数约定,方便比较不同方法。这个基于PyTorch的工具库为研究人员和开发者提供了全面的异常检测解决方案。

torchlm - 面向人脸关键点检测的开源工具包
Githubtorchlm人脸关键点检测开源项目数据增强模型训练深度学习
torchlm是一个开源的人脸关键点检测工具包,提供训练、评估、导出和推理功能。它包含100多种数据增强方法,支持30多种原生关键点增强,可与torchvision和albumentations集成。torchlm实现了PIPNet等先进模型,在多个基准数据集上性能出色。该项目简化了人脸关键点检测的开发流程,适用于研究和实际应用。
thorough-pytorch - 从基础到进阶的PyTorch深度学习教程
GithubPyTorch开源项目数据科学机器学习深度学习课程
《深入浅出PyTorch》是一门完整的课程,适用于深度学习的学习者,内容从基础到进阶。包括PyTorch的安装、基础知识、主要模块、模型定义、进阶训练技巧、以及可视化技术等。课程通过实际案例和项目实战提高编程与实践能力。适合具备Python编程和机器学习基础的人,通过协作学习提高问题解决能力。
avalanche - 基于 PyTorch 的持续学习开源库
AvalancheContinual LearningGithubPytorch开源开源项目机器学习
Avalanche 是基于 PyTorch 的持续学习开源库,提供快速原型设计、训练和评估工具。其模块包括数据处理、模型训练、评估和日志记录,帮助研究人员提高代码效率和研究影响力。简单示例和教程使用户快速上手,社区支持持续改进库功能。
torchxrayvision - 胸部X光影像分析工具库
GithubTorchXRayVision开源项目数据集深度学习胸部X光预训练模型
TorchXRayVision是一个开源的胸部X光影像分析工具库,为多个公开数据集提供统一接口和预处理流程。它包含多种预训练模型,可用于快速分析大型数据集、实现少样本学习,以及在多个外部数据集上评估算法性能。该库旨在简化胸部X光影像研究工作流程,提高分析效率。
PyTorch_Tutorial - PyTorch深度学习实践教程
GithubPyTorch代码实践开源项目教程模型训练深度学习
PyTorch_Tutorial是一个综合性深度学习教程项目,专注于PyTorch框架的应用。教程涵盖基础到高级的模型训练技巧,提供计算机视觉、自然语言处理和大型语言模型等领域的实践案例。内容还包括ONNX和TensorRT等推理部署框架的使用指南,展示了从模型开发到部署的完整流程。项目定期更新,配有环境配置说明,适合深度学习研究者和实践者参考学习。
detectron2 - Facebook开源的高性能目标检测和图像分割框架
Detectron2Github图像分割开源项目深度学习目标检测计算机视觉
Detectron2是Facebook AI Research开发的开源计算机视觉库,提供先进的目标检测和图像分割算法。它支持全景分割、Densepose和级联R-CNN等功能,可用于研究项目和生产应用。该库训练速度快,支持模型导出,并提供大量预训练模型。Detectron2为研究人员和开发者提供了强大而灵活的工具,推动计算机视觉技术的发展和应用。
torchio - 深度学习医疗图像处理工具集
GithubPythonTorchIO医药图像开源项目数据增强深度学习
此工具集为深度学习医疗图像处理提供高效解决方案,涵盖读取、预处理、采样、增强和写入3D医疗图像等功能。支持多种图像转换操作,包括随机仿射变换和特定领域伪影模拟。受NiftyNet启发,该项目广泛应用于医学AI研究,提升数据处理效率和模型性能。
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。
med-seg-diff-pytorch - PyTorch实现的医学图像分割扩散模型
DDPMGithubPytorch医学图像分割开源项目扩散概率模型深度学习
med-seg-diff-pytorch是一个基于PyTorch的医学图像分割框架,采用扩散概率模型(DDPM)和特征级条件增强技术。该项目提供简易安装和使用方法,支持自定义数据集训练,并计划增加更多功能。它为医学图像分析领域提供了一个功能强大、使用灵活的开源工具。
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。
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