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anomalib

视觉异常检测算法开发与部署工具库

Anomalib是一个专注于视觉异常检测的开源深度学习库。它提供多种先进算法实现,支持模型训练、推理、基准测试和超参数优化。该库基于Lightning框架开发,简化了代码结构,并支持模型导出为OpenVINO格式以加速推理。Anomalib还包含便捷的推理工具,方便用户快速部署异常检测模型。其模块化设计和完善的文档使其成为研究和应用视觉异常检测的理想工具。

luminaire - 开源时间序列异常检测库
GithubLuminaire开源库开源项目异常检测时间序列机器学习
Luminaire是一个开源的Python库,专门用于时间序列数据的异常检测和预测。它集成了数据预处理、建模和配置优化功能,可自动处理各类时间序列数据。该库支持批处理和流式数据监控,能识别相关性和季节性模式,并适应数据随时间的变化。Luminaire设计简单易用,仅需少量配置即可实现高效的异常检测。
cleanlab - 开源工具自动检测和优化机器学习数据集
Githubcleanlab开源项目数据中心AI数据清理机器学习标签错误检测
cleanlab是一款开源的数据中心AI工具包,能够自动检测机器学习数据集中的标签错误、异常值和重复项等问题。该工具适用于图像、文本和表格等各类数据,并支持所有机器学习模型。除了发现数据问题,cleanlab还可以训练更稳健的模型,评估数据质量。基于可靠的理论基础,cleanlab运行高效,操作简便,是优化数据质量和提升模型性能的实用工具。
Orion - 开源无监督时间序列异常检测库
AI实验室GithubOrion开源项目无监督学习时间序列异常检测机器学习库
Orion是MIT数据到AI实验室开发的开源库,专注于无监督时间序列异常检测。该项目提供多个验证过的机器学习管道,能够识别时间序列数据中的异常模式。Orion集成了自动机器学习工具,支持AER、TadGAN等算法,并提供完善的文档、教程和基准测试。兼容Python 3.8-3.11版本,可通过pip轻松安装。适用于需要进行时间序列分析的研究人员和开发者。
numalogic - 开源时间序列分析和异常检测框架
AIOpsGithubnumalogic开源项目异常检测时间序列分析机器学习
numalogic是一个开源的机器学习框架,专注于运营数据分析和AIOps。该框架集成了多种ML模型和算法,提供预测性数据分析、模型选择、数据处理和特征提取功能。numalogic适用于部署失败检测、系统故障识别、欺诈检测等场景。它支持实时训练,可根据输入数据自动更新模型,适合构建持续运行的ML平台。numalogic设计简洁,易于使用和扩展,为数据分析提供了灵活的解决方案。
pygod - 图形异常检测的Python库
GithubGraph Outlier DetectionPyGODPyTorchPython图异常检测开源项目
PyGOD是一个用于图形异常检测的Python库,支持超过10种检测算法,可应用于社交网络和安全系统中的异常检测。该库基于PyTorch和PyTorch Geometric,提供一致的API、详细的文档和互动示例,支持节点、边和图级别的检测任务。与PyG数据对象完全兼容,并具备处理大规模图数据的扩展能力,简化了图数据的处理流程。
openvino - 提升深度学习模型部署与优化的开源工具包
AI应用GithubOpenVINO开源项目性能提升模型部署深度学习模型优化热门
OpenVINO™是一款开源软件工具包,用于优化和部署深度学习模型。它支持多种框架如TensorFlow、PyTorch等,能在从边缘到云的多种平台上高效部署。此工具包还包含大量社区资源和教程,助力提升计算机视觉、自然语言处理等领域的模型性能。
opencv_zoo - OpenCV深度学习模型库及多平台性能评测
GithubOpenCV人工智能应用开源项目模型性能基准深度学习模型计算机视觉
opencv_zoo是一个针对OpenCV DNN优化的深度学习模型库,涵盖人脸检测、目标跟踪、图像分割等多种计算机视觉任务。该项目提供各类预训练模型,并包含多平台性能基准测试结果,便于开发者选择合适模型。此外,项目还提供详细的安装指南和使用示例,有助于快速集成和应用。
Time-Series-Library - 开源深度学习时间序列分析工具库
GithubTSLib开源项目异常检测时间序列深度学习预测
TSLib为深度学习研究者提供了一个专业开源时间序列分析库,涵盖广泛的应用领域,如长短期预测、数据填充、异常检测和分类。本库提供清晰的代码基础,支持时间序列模型的评估与开发,包括最新的模型评估和深度时间序列研究成果。该工具适合科研和开发人员使用,以推动时间序列分析的未来研究与实践。
pyod - 用于多变量数据异常检测的强大的Python工具库
GithubPyODPython库多元数据开源项目异常检测算法
PyOD是Python领域应用广泛的异常检测工具库,自2017年起支持学术与商业用途。这个库集成了超过50种算法,涵盖从经典方法到最新的深度学习技术。它提供统一的操作界面,高性能的处理效率和快速训练预测功能,已被下载超过1700万次,得到了机器学习领域的广泛认可。
albumentations - 提升深度学习模型质量的图像增强Python库
AlbumentationsGithubPython库图像增强开源项目深度学习计算机视觉
Albumentations, 一个高效的Python库用于图像增强,通过逾70种方法优化深度学习和计算机视觉模型性能。支持PyTorch和TensorFlow框架,适合多种视觉任务如分类、语义分割和目标检测。
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