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使用 SOTA 计算机视觉模型和技术的示例和教程

Roboflow 计算机视觉 GPT-4 Vision YOLO DETR Github 开源项目

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。

awesome-yolo-object-detection - YOLO目标检测开源项目与资源汇编

GithubYOLO实时检测开源项目机器学习目标检测视觉AI

提供YOLO目标检测的全面资源汇编。包含官方以及多个针对特殊任务或硬件的优化版本，涵盖YOLOv1至YOLOv7等系列。项目中还包括丰富的学习资源、应用示例及工具，为学者和开发者提供了解及使用YOLO技术的优质资料。

Comprehensive_DL_Tutor - 全面深度学习教程引领零基础进阶专家

AIGithub开源项目教程机器学习深度学习神经网络

该项目提供全面的深度学习教程，涵盖Python科学计算库、机器学习基础和前沿深度学习算法。教程采用循序渐进的方法，融合理论与实践，适合零基础学习者和专业人士。内容持续更新，反映最新技术发展，为深度学习爱好者提供系统学习路径。项目内容包括Python科学计算库、机器学习基础和深度学习算法，适合不同水平的学习者。教程结构清晰，结合理论和实践，提供系统化学习体验。持续更新确保内容紧跟技术前沿，为深度学习领域提供全面且实用的学习资源。

DeepStream-Yolo - NVIDIA DeepStream SDK的YOLO模型配置与优化指南

CUDADeepStreamGithubNVIDIATensorRTYOLO开源项目

该项目为多个版本及平台的YOLO模型提供NVIDIA DeepStream SDK配置和优化指南，包括YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8等。项目功能涵盖INT8校准、动态批处理及GPU边界框解析，并提供详细的安装、使用和自定义模型指南，帮助用户实现高效的GPU处理和模型转换。

how-to-read-pytorch - 通俗易懂的PyTorch核心概念教程从张量运算到数据加载的全面指南

GPU计算GithubPyTorch开源项目深度学习神经网络自动求导

该项目是一个PyTorch核心概念教程系列，包含5个Jupyter notebook。教程内容涵盖张量运算、自动求导、优化器、网络模块和数据加载等PyTorch关键主题。每个主题提供详细说明和可运行示例代码，旨在帮助开发者理解PyTorch的运行模型和高效GPU编程。所有notebook支持在Google Colab上免费运行，便于实践学习。

PyTorch_Tutorial - PyTorch深度学习实践教程

GithubPyTorch代码实践开源项目教程模型训练深度学习

PyTorch_Tutorial是一个综合性深度学习教程项目，专注于PyTorch框架的应用。教程涵盖基础到高级的模型训练技巧，提供计算机视觉、自然语言处理和大型语言模型等领域的实践案例。内容还包括ONNX和TensorRT等推理部署框架的使用指南，展示了从模型开发到部署的完整流程。项目定期更新，配有环境配置说明，适合深度学习研究者和实践者参考学习。

pytorch-deep-learning - 深入PyTorch的深度学习实用教程

GithubPyTorch开源项目深度学习神经网络计算机视觉迁移学习

本课程涵盖从基础到高级的深度学习概念，通过实践教学与丰富的视频材料，讲解PyTorch操作和应用。包括神经网络分类、计算机视觉和数据集处理等主题，适合希望深化机器学习理解和应用的学习者。课程包括最新的PyTorch 2.0教程，确保内容的时效性和专业性。

Machine-Learning-Notes - 机器学习从入门到精通的全面笔记

Github人工智能学习开源项目机器学习笔记计算机科学

Machine-Learning-Notes 是一个机器学习领域的学习资源库，提供从基础到高级的笔记。项目涵盖算法、模型和实践应用，适合不同水平的学习者。资料全面且定期更新，采用循序渐进的学习方法，有助于系统掌握机器学习知识。其独特的结构化组织使学习者能够轻松找到所需资源，从而更有效地提升技能。

ILearnDeepLearning.py - 深度学习和数据科学的开源实践项目集

GithubILearnDeepLearning.pyMedium开源项目数据科学深度学习神经网络

此开源项目库集合了多个与深度学习和数据科学相关的小项目，通过实际操作帮助用户理解复杂的神经网络问题。内容包括详细的代码示例和可视化展示，涵盖梯度下降、神经网络数学原理、过拟合分析、优化器选择、卷积神经网络理论及自定义对象检测模型的训练等。适合希望深入了解和实践深度学习技术的用户，内容实用且丰富。

mit-deep-learning - MIT深度学习课程教程集合

GithubMIT Deep Learning卷积神经网络开源项目深度学习教程深度强化学习生成对抗网络

本项目汇集了MIT深度学习课程的全面教程，涵盖基础知识、场景分割和生成对抗网络（GANs）等主题，适合初学者和进阶用户。项目包括前沿模型如DeepLab和BigGAN，并提供Jupyter Notebook和Google Colab示例，帮助学习者掌握核心技术。另有深度强化学习竞赛DeepTraffic，挑战开发者在复杂交通环境中训练神经网络实现高速驾驶。

a-PyTorch-Tutorial-to-Object-Detection - PyTorch物体检测模型教程与实现

GithubPyTorch单发多框检测卷积神经网络多尺度特征图对象检测开源项目

本教程详细指导如何使用PyTorch实现物体检测模型，包括模型构建、训练、评估和推理等环节。采用高效的单次多框检测（SSD）算法，介绍多尺度特征图、先验框和非极大值抑制等关键概念。适合具备PyTorch和卷积神经网络基础的学习者，教程提供中文翻译版便于理解和应用。

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