lightly

简单易用的自监督学习工具，支持自定义骨干模型和分布式训练

Lightly 自监督学习计算机视觉多模型支持 PyTorch Github 开源项目

这个开源项目提供简单易用的自监督学习工具，支持自定义骨干模型和分布式训练。通过模块化设计，用户可以自由调整损失函数和模型头。项目还提供商业版本，包含用于嵌入、分类、检测和分割任务的预训练模型。此外，平台集成了主动学习和数据策划功能，适用于大规模数据处理和强大算法的应用。

文档

torchchat - 使用Python和C/C++运行大型语言模型的轻量化实现

GithubPyTorchPythontorchchat大语言模型开源项目模型部署

torchchat可以通过Python和C/C++应用程序无缝运行大型语言模型(LLMs)，支持桌面、服务器以及iOS和Android设备。该项目特点包括PyTorch原生执行、高效运行、支持多种硬件和操作系统、多种数据类型和量化方案。其安装步骤简便，并提供多种运行模式，如命令行、浏览器界面和REST API，适用于各类开发环境。

BMW-Labeltool-Lite - 图像标注工具，简化深度学习训练数据准备过程

BMW-TensorFlow-Training-GUIBMW-YOLOv4-Training-AutomationGithubLabelTool lite图像标注开源项目深度学习

一款无需复杂配置的图像数据标注工具，专注于边界框标注，支持即刻应用于深度学习训练数据。使用Docker环境快速部署，兼容Yolov4和TensorFlow训练平台，并支持连接预训练模型以加速标注。LabelTool lite简化了浏览、缩放、上传和管理数据集的过程，提升数据标注效率和质量。

LightGlue - 光速图像特征匹配工具

GithubICCV 2023LightGlue图像配准开源项目深度学习特征匹配

LightGlue是一个轻量级且高精度的图像特征匹配工具，特别适用于图像对的稀疏局部特征匹配。其自适应机制在处理简单图像对时能有效节省时间，处理复杂图像对时降低计算复杂度。支持SuperPoint、DISK、ALIKED和SIFT等预训练特征，并提供训练与评估代码。用户可通过pip轻松安装，并通过演示笔记本快速体验。此工具同样具有FlashAttention、混合精度推理等高级配置选项，在GPU和CPU上均表现出显著性能提升。

DLTA-AI - AI赋能的数据标注、追踪和注释工具

DLTA-AIGithub分割模型开源项目数据标注机器学习目标跟踪

一款集成先进计算机视觉模型的工具，简化图像数据集创建，支持零样本分割和目标跟踪，提供多种模型选择与自定义导出格式，无缝结合Labelme，提升标注效率。

tinygrad - 简化深度学习和加速器开发的轻量级框架

Githublazinesstinygrad加速器支持开源项目深度学习框架神经网络

tinygrad是一个轻量级深度学习框架，定位于PyTorch和micrograd之间。其极简设计使其成为最易添加新加速器的框架之一，支持推理和训练功能。该框架能够运行LLaMA和Stable Diffusion等复杂模型，并具有延迟计算等特性。tinygrad支持GPU、CUDA、METAL等多种加速器，且易于扩展。目前处于alpha阶段，但发展迅速，有望在未来推出专用芯片。

clearml - ML/DL 开发和生产套件

ClearMLGithubMLOps实验管理开源项目数据管理模型部署

ClearML是一个开源平台，集成了实验管理、MLOps/LLMOps、数据管理、模型服务和报告生成功能。支持云端和本地部署，帮助用户实现AI项目的高效管理和自动化，包括实验记录、数据版本控制、模型部署与监控等。ClearML支持多种机器学习和深度学习框架，并与Jupyter Notebook无缝集成，适合团队协作和远程任务执行，提升AI工作流效率。

continual-learning - PyTorch 在三种不同场景中实现各种持续学习方法

Continual LearningGithubNeurIPSPyTorchSynaptic Intelligenceincremental learning开源项目

此项目实现了在增量学习场景中的PyTorch深度神经网络实验，支持学术设置下的分类问题，且可进行更加灵活的无任务增量学习实验。项目提供了演示脚本和详细的安装指导，适合多种经典方法的性能对比和自定义实验。

flashlight - 用C++编写的机器学习库

C++FlashlightGithub开源项目机器学习神经网络高性能

Flashlight是完全用C++编写的灵活高效的机器学习库，源自Facebook AI Research及其他知名项目。它包括内部接口可修改、核心小于10 MB以及高性能默认设置等特点，支持自动语音识别、图像分类、物体检测和语言建模等应用。提供简单的安装方式和全面的文档，适合研究者和开发者使用。

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。

lerobot - 实用机器学习库助力实际机器人开发

GithubLeRobot开源项目强化学习机器人模拟环境预训练模型

LeRobot是一个基于PyTorch的机器人应用开发库,提供模型、数据集和工具。它侧重模仿学习和强化学习,包含预训练模型、人类示范数据集和仿真环境,降低机器人技术门槛。该库支持ALOHA、PushT和XArm等多种环境和策略,未来将扩展实际机器人支持。LeRobot旨在促进数据集和预训练模型的共享,推动机器人技术发展。

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