computervision-recipes

计算机视觉领域的实用示例和指南，涵盖面部识别、图像识别等多种视觉任务

计算机视觉图像识别 PyTorch Azure 模型部署 Github 开源项目

computervision-recipes为数据科学家和机器学习工程师提供计算机视觉领域的实用示例和指南，涵盖面部识别、图像识别等多种视觉任务，并便利地利用先进库加速从概念到实现的全过程，并在云端实现模型训练与部署。

computer-vision-in-action - 计算机视觉实战指南：涵盖基础理论及前沿技术

CharmveGithubL0CVMaiwei AI Lab开源项目机器学习计算机视觉

本项目提供全面且前沿的计算机视觉学习资源，涵盖深度学习基础、神经网络模型及其优化方法。核心内容包括卷积神经网络、循环神经网络以及现代技术如Transformer、强化学习和迁移学习。通过实战项目和详细的代码实现，用户可以学习图像分类、目标检测、语义分割和3D重建等应用。此外，项目提供在线运行的notebook，简化本地调试过程。

ComputerVisionPractice - OpenCV图像处理与计算机视觉理论实践指南

ComputerVisionPratiaceGithubOpenCVVisionPro图像处理开源项目视觉理论

这个开源项目包含了全面的图像处理和计算机视觉教程，覆盖了从基本操作到高级算术运算、阈值处理、平滑处理、形态学处理及特征点检测等OpenCV实践范例。此外，项目还提供了VisionPro的学习笔记，帮助用户理解和应用前沿视觉软件，适合希望深入学习图像处理与计算机视觉的用户。

notebooks - 使用 SOTA 计算机视觉模型和技术的示例和教程

DETRGPT-4 VisionGithubRoboflowYOLO开源项目计算机视觉

提供详尽的计算机视觉教程，包括ResNet、YOLO、DETR等经典模型，以及最新的Grounding DINO、SAM和GPT-4 Vision技术。这个资源库适合初学者和专家学习最前沿的计算机视觉方法和应用。

computer-vision-course - 由社区驱动的计算机视觉课程，涵盖卷积神经网络、视觉Transformer等核心技术

Computer VisionGithubHugging Face卷积神经网络开源项目生成模型社区课程

由Hugging Face社区超过60位贡献者共同创建的计算机视觉课程，涵盖从计算机视觉基础到卷积神经网络、视觉Transformer、多模态模型、生成模型等多种前沿技术。每位作者自由选择风格创作，并经过社区审核和修订。课程展示了开源社区的合作成就，欢迎新的贡献和改进建议。

nlp-recipes - 使用最新深度学习模型加速自然语言处理系统开发

Azure Machine LearningBERTGithubNLPtransformers开源项目深度学习

该资源库提供构建NLP系统的示例和最佳实践，重点关注最新的深度学习方法和常见场景，如文本分类、命名实体识别和文本摘要。支持多语言，特别是利用预训练模型应对不同语言任务。内容基于与客户的合作经验，旨在简化开发过程，帮助数据科学家和工程师快速部署AI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。

CV - 全面的计算机视觉深度学习模型集合

Github图像分类开源项目深度学习目标检测计算机视觉语义分割

这个项目收集了多个计算机视觉领域的深度学习模型，包括图像分类、目标检测、语义分割和生成模型。项目为每个模型提供论文链接、详细解析和代码实现，涵盖从AlexNet到YOLO系列等经典算法。这是一个面向研究人员和开发者的综合性学习资源，有助于理解和应用先进的计算机视觉技术。

learnopencv - 从OpenCV编程到实践深度学习技巧

AIGithubLearnOpenCV开源项目教程深度学习计算机视觉

LearnOpenCV.com 博客提供了众多关于计算机视觉、深度学习及人工智能的最新技术和代码实例。该平台聚焦于为AI学习者及技术实践者提供丰富的资源和项目实践，帮助用户全面掌握并应用AI技术。

cv_note - 分享计算机视觉和模型压缩部署技术栈笔记

CVGithub开源项目机器学习深度学习算法工程师计算机视觉

这个开源项目详细记录了计算机视觉算法工程师的成长路径，从基础编程知识到深度学习，再到模型部署。项目还提供了算法实习内推表、校招可投递公司汇总及技术栈笔记等实用资源，涵盖了编程开发、机器学习、图像识别、模型压缩等关键技术点，适合希望系统提升技术水平的工程师。

deep-learning-for-image-processing - 涵盖使用Pytorch和Tensorflow进行网络结构搭建和训练的介绍深度学习在图像处理中的应用的教程

GithubPytorchTensorflow图像分类图像处理开源项目深度学习

本教程介绍深度学习在图像处理中的应用，涵盖使用Pytorch和Tensorflow进行网络结构搭建和训练。课程内容包括图像分类、目标检测、语义分割、实例分割和关键点检测，适合研究生和深度学习爱好者。所有PPT和源码均可下载，助力学习和研究。

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