yolov3-tf2

YOLOv3的TensorFlow实现，目标检测解决方案

YoloV3 TensorFlow 2.0 检测训练预训练权重 Github 开源项目

该项目采用TensorFlow 2.0实现YOLOv3，提供预训练权重、推理示例和迁移学习功能，支持GPU加速、eager模式和图模式训练，并集成absl-py。用户可以方便地安装、训练和进行实时视频检测，同时支持TF模型导出和Serving。

文档

TensorFlow-Course - 从入门到精通的TensorFlow免费教程

GithubTensorFlow开源项目机器学习深度学习神经网络

TensorFlow-Course提供从TensorFlow基础到高级应用的全面教程，配套清晰的源代码和文档，适合初学者和开发者快速掌握。支持最新的TensorFlow 2.3版本，确保您使用的是最前沿技术。

Tensorflow-bin - 适用于RaspberryPi的Tensorflow Lite预构建二进制文件，支持XNNPACK和半精度推理功能

GithubPython APIRaspberryPiTensorflow LiteTensorflow-binXNNPACK开源项目

提供适用于RaspberryPi的Tensorflow Lite预构建二进制文件，支持XNNPACK和半精度推理功能。兼容多个操作系统和Python版本，支持Tensorflow v1到v2的多版本安装。通过简便的安装脚本，用户可以快速部署和运行Tensorflow模型，实现高效的设备端推理。

gpt-2-tensorflow2.0 - 在Tensorflow 2.0中实现的GPT-2模型预训练与文本生成

GPT-2GithubOpenAitensorflow开源项目文本生成模型预训练

该项目实现了OpenAi GPT-2模型在Tensorflow 2.0中的预训练和序列生成，并提供详细的设置和训练指南。用户可以使用示例数据进行预训练或下载OpenWebText数据进行训练。支持多GPU分布式训练，并提供命令行接口和TensorBoard集成，帮助高效地进行模型训练和优化。项目遵循MIT许可证，社区贡献和改进热烈欢迎。

Labelme2YOLO - LabelMe标注转YOLO格式数据集转换工具

GithubLabelme2YOLO开源项目数据转换数据集处理机器学习目标检测

Labelme2YOLO是一个开源工具，用于将LabelMe标注工具的JSON格式转换为YOLO文本文件格式。它支持批量转换和单文件转换，能自动分割训练验证集，并可生成YOLOv5 v7.0实例分割数据集。通过简单的命令行操作，用户可获得YOLO格式的标签、图像文件和dataset.yaml配置。这个工具简化了数据集准备过程，方便了YOLO目标检测和实例分割任务的开展。

deep-learning-v2-pytorch - 深度学习教程与项目实战指南

Deep LearningGithubPyTorch卷积神经网络开源项目生成对抗网络神经网络

本仓库提供 Udacity 深度学习 v7 纳米学位课程的相关资料，包括各种深度学习主题的教程笔记本，涉及卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络等模型的实现。内容涵盖权重初始化、批量归一化等技术，用户还可以访问项目起始代码，并学习在 AWS SageMaker 上部署模型。

FCOS - 完全卷积单阶段对象检测技术

FCOSGithubResNet-50卷积神经网络开源项目性能提升目标检测

FCOS算法是一种完全卷积的单阶段对象检测方法，通过避免使用锚点框，提高了检测性能和速度。在COCO minival数据集上，FCOS实现了46FPS和40.3的AP评分，并在各种模型和硬件上表现出色，包括ResNe(x)t和MobileNet等。与Faster R-CNN相比，FCOS在ResNet-50平台上表现更佳（38.7对36.8的AP），且训练和推理时间更短。该项目已基于Detectron2实现，并引入了多项优化和改进。

tensorflow-image-models - 将PyTorch图像模型移植到TensorFlow的预训练模型库

GithubTensorFlow图像模型开源项目机器学习深度学习预训练权重

tensorflow-image-models是一个将PyTorch图像模型移植到TensorFlow的开源项目。它提供了多种预训练模型,包括ViT、DeiT、ResNet等,可用于图像分类和分割。该项目为开发者提供了简单的API来创建、预处理和保存/加载模型,并支持调整类别数量以适应不同任务。通过这个模型库,研究人员和开发者可以更方便地在TensorFlow中使用先进的图像模型。

practicalAI-cn - PyTorch与Google Colab下的机器学习与深度学习实践

GithubGoogle ColabPyTorchpracticalAI开源项目机器学习深度学习

通过practicalAI-cn项目，任何水平的学习者都可以从基础到进阶掌握机器学习与深度学习技能。项目使用PyTorch实现核心算法，并提供多种notebooks，涵盖线性回归、卷积神经网络等多种模型。无需复杂的环境设置，可通过Google Colab直接运行，进行产品级的面向对象编程学习，助力从数据中获取有价值的见解。

TensorFlowTTS - TensorFlow 2驱动的多模型实时语音合成系统

GithubTensorFlowTTS多语言支持实时处理开源项目模型优化语音合成

探索TensorFlowTTS：快速、灵活的多语言语音合成平台，采用最新技术如Tacotron-2、MelGAN，可部署于移动设备，助力全球开发者创造多语种语音应用。

EasyCV - 基于PyTorch的全能计算机视觉工具箱，支持自监督学习和Transformer模型

EasyCVGithubPyTorch图像分类开源项目目标检测自监督学习

EasyCV是基于PyTorch的全能计算机视觉工具箱，专注于自监督学习、Transformer模型和主要视觉任务，包括图像分类、度量学习、目标检测和姿态估计。该工具箱提供了最先进的自监督算法如SimCLR、MoCO V2、Swav、DINO和基于掩码图像建模的MAE。它拥有简单综合的推理接口，并支持多种预训练模型。EasyCV支持多GPU和多工作者训练，利用DALI优化数据处理，使用TorchAccelerator和fp16加速训练，并通过PAI-Blade优化推理性能。

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