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xtreme1

开源多模态训练数据平台，专注于数据标注、管理和本体管理，支持计算机视觉和大模型项目

Xtreme1数据标注AI驱动工具多模式训练数据计算机视觉Github开源项目

Xtreme1是一款开源多模态训练数据平台，专注于数据标注、管理和本体管理，支持计算机视觉和大模型项目。凭借AI驱动工具，高效进行2D/3D物体检测、分割及LiDAR-摄像头融合，提升效率。平台具有强大的数据管理和质量监控功能，并提供模型结果可视化，辅助模型评估。Xtreme1云端版本长期免费，安装方便，兼容多种操作系统和硬件。

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介绍相关项目
training_extensions - OpenVINO框架助力快速训练和部署计算机视觉模型
GithubOpenVINO开源项目模型训练深度学习计算机视觉迁移学习
OpenVINO Training Extensions是一个专注计算机视觉的低代码迁移学习框架。它基于PyTorch和OpenVINO工具包开发,提供简洁API和CLI命令,支持分类、检测、分割等多种任务的模型训练、推理和部署。该框架具备自动配置、分布式训练、混合精度等功能,可快速构建高效准确的视觉AI模型。
semantic-segmentation - 提供丰富数据集和易于定制的语义分割模型
GithubPyTorchSOTASemantic Segmentation开源项目数据集模型库
该项目提供易于使用和定制的SOTA语义分割模型，支持多种任务和数据集。适合高精度和定制应用场景，涵盖场景解析、人类解析、人脸解析等任务。特点包括多种主干网络和分割模型，支持PyTorch、ONNX、TFLite等框架的推理和导出。即将迎来重大更新，包括新的训练流程、预训练模型、教程和分布式训练支持。用户可通过详细文档和示例轻松使用并配置定制数据集，实现高效的语义分割。
openmodelz - 开源平台简化机器学习模型的部署和扩展
GithubOpenModelZ开源开源项目机器学习模型部署自动扩展
OpenModelZ是一个开源平台,简化了机器学习模型的部署和扩展过程。它支持将模型部署到任何集群,提供自动扩展、多框架兼容、Gradio/Streamlit/Jupyter集成等功能。用户可从单机起步,轻松扩展到集群,每个部署都有独立子域名。该平台自动处理基础设施,让开发者专注于模型本身。
MVision - 前沿机器视觉与智能算法技术集合
GithubSLAM技术开源项目无人驾驶机器视觉深度学习计算机视觉
MVision专注于探索机器视觉与人工智能的前沿研究和应用。该平台涵盖自然语言处理、深度学习和计算机视觉课程等多个方面，提供如ICDM、NIPS等重要会议的资源链接和最新机器学习研究文献。同时，MVision也关注无人驾驶、动态物体检测等实际应用领域，致力于提供全面的学习和实践资源，以推动技术进步和行业发展。
WanJuan1.0 - 开源多模态语料库推动AI模型性能提升
GithubWanJuan上海人工智能实验室图文数据集多模态语料库开源项目文本数据集
WanJuan1.0是一个开源多模态语料库,包含超过5亿文档、22万图文对的文本、图像和视频数据,总量超2TB。涵盖科技、文学等多领域,经过精细处理和价值观对齐。该语料库已应用于Intern系列大模型训练,显著提升了模型在语义理解、知识问答等任务的表现,可有效增强AI模型的知识内容、逻辑推理和泛化能力。
Label Studio - 开源数据标注工具支持多种数据类型
AI工具Label Studio人工智能开源平台数据标注机器学习
Label Studio是一款开源数据标注工具，支持图像、音频、文本、时间序列等多种数据类型。该平台提供灵活配置，可集成机器学习模型辅助标注，支持多用户协作。适用于准备训练数据、微调大语言模型和验证AI模型等场景，为数据科学和机器学习工作提供支持。
x-clip - 灵活实现的CLIP视觉语言预训练模型
CLIPGithub多模态对比学习开源项目深度学习视觉语言模型
x-clip是一个简洁而全面的CLIP实现,整合了多项前沿研究成果。该项目支持灵活的模型配置,包括自定义文本和图像编码器、多视图对比学习和视觉自监督学习等功能。通过易用的API,研究人员可以快速实验各种CLIP变体和改进方案。x-clip适用于图像检索、跨模态理解等多种视觉语言任务。
hbox - 高效的AI和大数据调度平台，支持多种深度学习框架
GithubHadoop YarnHbox人工智能大数据开源项目深度学习框架
Hbox是一个高效的调度平台，结合了大数据和人工智能技术。支持多种机器学习和深度学习框架，如TensorFlow、MXNet、PyTorch等，并运行在Hadoop Yarn上。平台支持GPU资源调度、Docker容器化和RESTful API接口管理，具备良好的扩展性和兼容性。Hbox还提供统一的数据管理和可视化界面，适用于分布式计算和模型训练。
XMem2 - 少量标注实现高精度视频分割的开源工具
GithubXMem++交互式标注人工智能开源项目视频分割计算机视觉
XMem2是一个开源的交互式视频分割工具,通过永久记忆模块和创新帧选择算法,只需少量标注即可实现高质量分割。它能以30+ FPS的速度处理物体部件、流体、可变形物体等复杂场景。XMem2提供改进的GUI和Python接口,适用于电影制作等领域。项目还包含PUMaVOS数据集,涵盖23个具挑战性的视频分割场景。
Awesome-One-Click-Deployment - 优化开源AI项目的快速部署平台
AI项目ChatGPTGithub一键部署开源项目
Awesome-One-Click-Deployment简化了AI项目的部署流程。该平台支持多个热门开源AI项目的快速部署，包括ChatGPT、AutoGPT和Gemini Pro。用户可以免费部署个人AI应用，无需复杂设置。平台兼容Vercel和Railway等多种部署方式，未来计划涵盖更多LLM相关项目。此外，平台还提供付费的部署辅助服务。
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