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

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。

litepose - 高效实时多人姿态估计的单分支架构

GithubLitePose人体姿态估计大核卷积开源项目效率优化边缘设备

LitePose是一种针对边缘设备的高效单分支架构，专用于实时多人姿态估计。通过融合解卷积头和大卷积核，该模型显著提升了性能。在移动平台上，LitePose将延迟降低5倍，同时保持估计精度。项目开源了预训练模型、训练脚本和评估工具，支持COCO和CrowdPose数据集。

super-gradients - 开源工具库简化SOTA计算机视觉模型的训练与部署

GithubSuperGradients开源项目模型训练深度学习计算机视觉预训练模型

Super-Gradients是一个专注于计算机视觉的开源深度学习库。它提供预训练SOTA模型和易用训练工具,支持分类、分割、检测等任务。该项目集成多种训练技巧,兼容主流部署框架,可快速将模型应用于生产。Super-Gradients适用于学术研究和工业应用,是一个高效的计算机视觉开发工具。

poutyne - 简化PyTorch开发加速神经网络训练

GithubPoutynePyTorch开源项目模型训练深度学习神经网络

Poutyne是一个简化的PyTorch深度学习框架，能够处理神经网络训练中的大量样板代码。该框架提供简洁的模型训练接口、丰富的回调函数及自动检查点保存功能，显著提升开发效率。Poutyne兼容最新版PyTorch和Python 3.8+，适合需要快速构建和训练神经网络的研究人员及开发者。

TinyNeuralNetwork - 高效易用的深度学习模型压缩框架

GithubTinyNeuralNetwork开源项目模型压缩深度学习神经网络量化训练

TinyNeuralNetwork是一个开源的深度学习模型压缩框架，提供神经架构搜索、剪枝、量化和模型转换等功能。该框架支持计算图捕获、依赖解析、多种剪枝算法、量化感知训练和模型转换，为深度学习模型优化提供全面解决方案。TinyNeuralNetwork已应用于天猫精灵、海尔电视等超过1000万IoT设备，实现AI能力部署。

Evidently AI - 开源AI监控与机器学习观测平台

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Evidently AI是一个开源的AI质量协作平台，旨在评估、测试和监控机器学习、LLM及通用AI应用。此平台帮助用户管理AI产品质量，维护模型性能，及时识别及应对数据偏移和异常。它支持文本、表格数据和嵌入式数据的监控，适用于各种规模的公司，提供直观的界面与丰富的可视化功能。

LightGBMLSS - LightGBM概率建模扩展框架实现全条件分布预测

GithubLightGBMLSS分布预测开源项目机器学习梯度提升概率建模

LightGBMLSS作为LightGBM的扩展框架，实现了单变量目标全条件分布的建模和预测。该框架支持多种分布类型，包括连续、离散和混合分布，并具备归一化流和混合密度等先进功能，能够有效处理复杂的多模态数据。LightGBMLSS自动推导梯度和海森矩阵，集成了超参数优化和可解释性分析功能，同时保持与LightGBM的完全兼容。这一框架为概率建模提供了全面而灵活的解决方案。

Great-Deep-Learning-Tutorials - 全面深度学习教程和实用资源集锦

GithubPyTorch人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络

该项目汇集了深度学习领域的优质教程和资源,覆盖计算机视觉、自然语言处理、语音处理等多个方向。内容包括入门教程、高级课程、技术博客和开源代码库,涵盖模型量化、AutoML、图神经网络等前沿主题。同时提供深度模型训练的实践指南,适合系统学习和深入研究深度学习的人员参考。

skweak - Python开源工具助力NLP弱监督学习

GithubNLPskweak开源项目弱监督标注函数聚合模型

skweak是一个基于Python的开源工具包，通过弱监督方法解决NLP中标注数据稀缺问题。用户可定义多个标注函数自动标注文档，并聚合结果生成标注语料库。支持序列标注和文本分类，提供简洁API快速实现标注功能。与SpaCy集成，易于融入现有NLP流程。适用于资源匮乏语言、特定任务标签等场景，是NLP项目的有力助手。

simple-ocr-opencv - 基于OpenCV和NumPy的轻量级Python OCR工具

GithubOCROpenCVPython图像识别开源项目机器学习

simple-ocr-opencv是一个基于OpenCV和NumPy的Python OCR工具。它采用矩形模型进行图像分割，使用k-NN算法实现字符分类。项目结构清晰，包含示例代码，支持自定义训练，并提供预标注训练图像和交互式标注功能。开发者可通过example.py快速上手。这个开源项目遵循GNU AGPLv3许可证，适合需要实现基础OCR功能的开发者使用。

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