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pipeless

开源框架,简化计算机视觉应用开发和部署

Pipeless是一个开源框架,旨在简化计算机视觉应用的开发和部署过程。该框架自动化处理代码并行化、多媒体管道和内存管理等复杂任务,加速实时应用开发。Pipeless采用模块化设计,支持动态组合处理阶段和多种推理运行时,可部署于边缘设备和云端。通过简化开发流程,Pipeless有效提升了计算机视觉项目的开发效率。

plip - 基于CLIP模型的Python图像处理库 专注零样本分类研究
CLIPGithubHuggingface人工智能图像分类开源项目数据隐私模型模型研究
plip是一个基于OpenAI CLIP模型的Python图像处理库,专注于零样本图像分类研究。该工具为AI研究人员提供了探索模型鲁棒性和泛化性的平台。目前仅支持英语环境,主要用于研究目的。使用时需注意在特定分类体系下进行充分的领域测试,不建议直接部署到生产环境。
mleap - 快速部署机器学习流水线与算法的实用工具包
GithubMLeapScikit-learnSpark开源项目性能机器学习数据管道
MLeap提供高性能、便携、易于集成的生产库,支持将Spark和Scikit-learn的机器学习流水线导出为便携格式并执行。通过其执行引擎和序列化格式,数据科学家和工程师可以无需依赖Spark或Scikit-learn环境,将数据流水线和算法轻松部署到生产环境中。MLeap支持多种序列化格式(如JSON、Protobuf),并与现有技术高度集成,提供用户灵活定制数据类型和转换器的能力。
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
GithubLightlyPyTorch多模型支持开源项目自监督学习计算机视觉
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。
PaddleX - 多硬件支持的飞桨模型低代码开发工具
GithubPaddleX低代码开发多硬件支持开源项目模型产线飞桨
PaddleX 3.0是一个基于飞桨框架的低代码开发工具,支持在多种主流硬件上进行模型训练和推理。该工具提供16条模型产线和68个精选模型,覆盖图像分类、目标检测、OCR等多个任务场景,适用于工业、能源、金融等多个行业。PaddleX支持零代码和低代码两种开发模式,可在本地多种硬件上运行,为AI应用开发提供便捷的解决方案。
Paddle - 拥有先进技术和丰富功能的工业平台
GithubPaddlePaddle工业平台开源项目模型训练深度学习高性能推理引擎
PaddlePaddle是中国首个自主研发并开源的深度学习平台,提供先进技术和多样功能,包括核心框架、模型库、开发工具和服务平台。该平台广泛应用于制造、农业、企业服务等行业,已服务超过1070万开发者和23.5万企业,生成86万个模型。PaddlePaddle支持超大规模训练、兼容第三方模型、提供高性能推理引擎,并拥有丰富的行业模型库和开源资源,推动AI商业化。
PaddleSeg - 高性能端到端图像分割工具套件,支持从训练到部署
AI套件GithubPaddleSegPaddleX图像分割开源项目飞桨
PaddleSeg是一款基于飞桨PaddlePaddle的图像分割套件,内含超过45种模型算法和140多个预训练模型,支持语义分割、交互式分割、Matting及全景分割。应用场景广泛,包括医疗、工业、遥感等。具备高精度、高性能、模块化以及全流程特性,兼容多个操作系统如Linux、Windows、MacOS,适用于多种硬件的训练和部署。
streamdal - 基于WebAssembly的高效实时数据处理框架
GithubStreamdalWebAssembly实时处理开源开源项目数据隐私
Streamdal是一个开源的代码原生数据处理框架,可直接在应用程序中执行数据任务。该框架利用WebAssembly技术在客户端运行,相比传统数据管道具有显著的性能、成本和易用性优势。Streamdal提供实时个人身份信息检测与屏蔽、数据模式推断与验证、数据提取与截断等功能。它无需额外的数据管道基础设施和专门团队,支持多种编程语言SDK,易于集成,适用于各类需要高效实时数据处理的应用场景。
WebcamGPT-Vision - 通过OpenAI GPT-4 Vision API实现实时图像分析的轻量应用
FlaskGithubOpenAI GPT-4 Vision APIWebcamGPT-Visionwebcam图像处理实时图像捕获开源项目
WebcamGPT-Vision是一款轻量级Web应用,利用OpenAI的GPT-4 Vision API实现实时图像处理,支持PHP、Node.js和Python/Flask三种版本,具备简洁直观的界面设计,能够从摄像头捕获图像并显示AI生成的描述。需要现代网络浏览器、相应的软件安装和OpenAI API密钥。
open_clip - 探索前沿图像与语言对比预训练技术
GithubOpenCLIP图像识别对比学习开源项目零样本学习预训练模型
OpenCLIP是一个先进的开源深度学习项目,专注于OpenAI的CLIP模型的实现和优化。该项目在多样化的数据源和不同的计算预算下成功训练出多个高效能模型,涵盖图像和文本嵌入、模型微调及新模型开发等多个领域。通过增强图像与语言的联合理解能力,OpenCLIP显著推动了人工智能技术的发展,拓宽了其应用领域。
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