super-gradients

开源工具库简化SOTA计算机视觉模型的训练与部署

SuperGradients 深度学习计算机视觉预训练模型模型训练 Github 开源项目

Super-Gradients是一个专注于计算机视觉的开源深度学习库。它提供预训练SOTA模型和易用训练工具,支持分类、分割、检测等任务。该项目集成多种训练技巧,兼容主流部署框架,可快速将模型应用于生产。Super-Gradients适用于学术研究和工业应用,是一个高效的计算机视觉开发工具。

文档

StableSR - 通过扩散模型实现实际应用中的图像超分辨率

GithubHugging FaceStableSR图像超分辨率开源项目扩散模型模型训练

StableSR项目采用扩散模型，提高了真实世界场景中的图像超分辨率效果。最新更新包括对SD-Turbo的支持以及与ComfyUI和Hugging Face平台的集成。用户可以通过各种平台体验和测试该项目的功能。项目提供了详细的文档、代码示例和训练脚本，已被IJCV期刊接受，并在多个公开数据集中展示了其性能和效果。

gen-cv - 综合AI图像生成处理与分析的开源加速器

Azure Machine LearningGithubOpenAIStable DiffusionVision AI图像处理开源项目

gen-cv是一个丰富的开源资源库，集合了多种图像生成、处理和分析的示例。该项目整合了Azure Machine Learning、Computer Vision、OpenAI和Stable Diffusion等先进技术，涵盖引导式图像生成、视频分析、头像创建和模型微调等领域。通过提供实用示例，gen-cv旨在帮助开发者探索和实现先进的计算机视觉解决方案，推动AI视觉技术的应用和创新。

superpixel-benchmark - 超像素算法的全面评估与性能比较

GithubSuperpixels图像处理开源项目数据集算法比较计算机视觉

该项目是一款全面的超像素算法评估平台，评估28种算法在5个数据集上的性能。通过参数优化和使用边界召回率、分割错误率、解释方差等指标，实现了客观和公平的比较。项目包含Docker实现、平均指标计算工具和详细文档，适用于研究人员和开发者进行深入研究与应用。

deepsvg - DeepSVG：矢量图形生成与动画的分层网络

DeepSVGGithubNeurIPS2020向量图形动画开源项目深度学习生成网络

该项目提供了一种用于SVG图像生成和动画的分层生成网络，附带深度学习SVG数据的库。用户可以获取预训练模型、完整的数据集及其预处理工具。图形用户界面演示了DeepSVG在矢量图动画中的应用。详细介绍了如何克隆存储库、安装依赖和进行训练与推理，为研究人员和开发者提供全面的资源、示例代码和文档，适合从事图形生成和动画的研究与项目开发。

awesome-self-supervised-learning - 自监督学习资源精选与理论实用指南

Github人工智能对比学习开源项目深度学习自监督学习视觉特征学习

精选自监督学习资源，覆盖理论研究与各领域实际应用，如计算机视觉、机器学习等。本项目常更新，已成为AI领域必备的研究与教学资源。

cv_note - 分享计算机视觉和模型压缩部署技术栈笔记

CVGithub开源项目机器学习深度学习算法工程师计算机视觉

这个开源项目详细记录了计算机视觉算法工程师的成长路径，从基础编程知识到深度学习，再到模型部署。项目还提供了算法实习内推表、校招可投递公司汇总及技术栈笔记等实用资源，涵盖了编程开发、机器学习、图像识别、模型压缩等关键技术点，适合希望系统提升技术水平的工程师。

tinygrad - 简化深度学习和加速器开发的轻量级框架

Githublazinesstinygrad加速器支持开源项目深度学习框架神经网络

tinygrad是一个轻量级深度学习框架，定位于PyTorch和micrograd之间。其极简设计使其成为最易添加新加速器的框架之一，支持推理和训练功能。该框架能够运行LLaMA和Stable Diffusion等复杂模型，并具有延迟计算等特性。tinygrad支持GPU、CUDA、METAL等多种加速器，且易于扩展。目前处于alpha阶段，但发展迅速，有望在未来推出专用芯片。

pytorch-grad-cam - 全面解析AI在计算机视觉领域的可解释性技术

GithubGrad-CAMPyTorch可视化开源项目模型解释热门计算机视觉

pytorch-grad-cam是一个先进的AI解释性工具包，适用于PyTorch平台，提供了多种像素归因方法，支持常见的CNN和视觉变换器模型。这个包不仅可以用于生产中对模型预测的诊断，也适用于模型开发阶段。通过包括平滑方法和高性能的批处理支持，pytorch-grad-cam能够在多种场景下提供详尽可靠的视觉解释，助力研究人员和开发者深入理解模型决策过程。

DL-Simplified - 为深度学习领域的贡献者提供从入门到高级的项目集

Deep LearningGithubMachine Learning开源开源项目数据分析项目贡献

DL-Simplified 资源库为深度学习领域的贡献者提供从入门到高级的项目集。该库包括按模板组织的数据集、图片、模型文件和依赖。用户可浏览问题区、fork仓库、创建PR等方式参与。深度学习通过多层神经网络处理大量数据，实现不同级别的数据抽象。了解最新的开源活动和参与方法，及项目成就与贡献者。

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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