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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。

InstructCV - 自然语言指令引导的多任务计算机视觉模型

GithubInstructCV开源项目文本到图像生成深度学习生成扩散模型计算机视觉

InstructCV 项目通过指令调优的文本到图像扩散模型，简化了计算机视觉任务的执行方式。该项目将多个计算机视觉任务转化为文本描述的图像生成问题，并使用涵盖分割、物体检测、深度估计和分类等任务的数据集进行训练。利用大型语言模型生成任务提示，该模型从生成模型转变为指令引导的多任务视觉学习者。项目实现了多种环境配置，包括在Huggingface Spaces的Gradio演示和Google Colab的运行示例，并支持PyTorch 1.5+。

ai_projects - 多领域机器学习项目开源仓库

AI项目GitHubGithubMiguel Fierro开源项目机器学习深度学习

ai_projects是一个涵盖多个机器学习领域的开源项目仓库。内容包括CNN、转移学习、推荐系统和自然语言处理等主题。每个项目都配有Jupyter笔记本和相关博客文章，为开发者和研究者提供实践资源。仓库定期更新，展示AI技术在实际应用中的最新进展。

machine-learning - 机器学习与数据科学教程，深度学习、模型部署与强化学习

Githubmachine-learning开源项目强化学习时间序列模型部署深度学习

本项目持续更新，介绍了数据科学和机器学习各个主题。内容涵盖深度学习、模型部署、运筹学和强化学习等，提供Jupyter Notebook格式教程，结合Python科学栈（如numpy、pandas）和开源库（如scikit-learn、TensorFlow、PyTorch）进行教学示范，平衡数学符号与实际应用。

Holocron - 深度学习计算机视觉技巧的高效实现与应用

GithubHolocronPyTorch开源项目模型深度学习计算机视觉

Holocron项目提供深度学习计算机视觉最新技术的高效实现，增强开发者灵活性并与PyTorch生态系统兼容。支持多种图像分类、目标检测和语义分割模型，包括Res2Net、Darknet和YOLO等。项目附带详细文档、示例代码和实时演示，助力开发者快速上手并部署高性能视觉解决方案，并提供多种优化算法和工具提升训练效率与准确性。适用于追求前沿性能和灵活开发环境的研究人员和工程师。

resources - IvLabs整理的AI和机器人学习资源库

AIGitHubGithubIvLabs学习资源开源项目机器人

IvLabs发起的开源项目，汇集了人工智能和机器人领域的精选学习资源。涵盖计算机视觉、控制理论、深度学习等多个方向的课程材料，同时提供软件技能、会议信息等辅助内容。资源经过筛选，致力于构建全面的知识体系。项目保持更新，接受高质量内容的贡献。

coreml-examples - CoreML演示应用集合展示苹果神经引擎优化技术

CoreMLGithubiOS开发开源项目机器学习模型优化苹果神经引擎

该仓库收录了多个为苹果神经引擎优化的CoreML演示应用，展示了先进机器学习模型在iOS设备上的应用。涵盖FastViT图像分类、Depth Anything V2单目深度估计和DETR语义分割等模型。这些实例不仅展示CoreML功能，还为开发者提供在iOS设备上部署复杂机器学习模型的参考。项目采用coremltools进行优化和测试，是iOS机器学习开发的重要学习资源。

machine-learning-experiments - 交互式机器学习实验的集合

GithubJupyter笔记本TensorFlow卷积神经网络开源项目机器学习递归神经网络

该项目展示了一系列交互式机器学习实验，包括Jupyter笔记本来演示模型训练过程，以及在线演示页面来展示模型运行效果。涵盖多层感知机至卷积神经网络等多种技术，适合探索和学习各类机器学习方法。

Dive-into-DL-PyTorch - PyTorch实现与教程

项目将《动手学深度学习》原书的MXNet代码实现改为PyTorch，适合对深度学习感兴趣并希望使用PyTorch的用户。无需深度学习或机器学习背景，只需基础数学和编程知识。项目包含Jupyter Notebook代码和Markdown文档，通过Docsify部署，方便在线或本地浏览和运行。

Interactive Tutorials on Neural Networks and Deep Learning - 交互式神经网络与深度学习可视化教程平台

AI工具可视化模型编辑器深度学习模型直观学习神经网络

该网站提供神经网络和深度学习的交互式教程，通过直观的可视化模型展示经典算法。用户可借助模块化图表理解数据处理流程，并使用可视化编辑器快速构建模型。实时反馈和错误提示功能提高了学习效率，使复杂的深度学习概念变得更易理解和掌握。

TensorFlow-Tutorials - TensorFlow 2 深度学习教程

GithubKerasPythonTensorFlow开源项目教程深度学习

这些教程为深度学习和TensorFlow 2 的新手提供全面指导，涵盖简单线性模型、自然语言处理和图像生成等主题。每个教程附有详细代码示例和相应的YouTube视频讲解，帮助学习者快速掌握。适合希望深入了解TensorFlow及其应用的开发者和研究人员。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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