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ImageAI

使用简便的代码实现深度学习和计算机视觉功能的开源Python库

ImageAI计算机视觉深度学习对象检测自定义模型训练Github开源项目

ImageAI是一款开源的Python库，帮助开发者使用简便的代码实现深度学习和计算机视觉功能。该库支持图像预测、目标检测、视频检测及对象跟踪等多种功能。新版本引入了PyTorch后端和TinyYOLOv3模型训练，提升了性能并扩展了功能。用户还可以训练自定义模型识别新对象。有关如何安装和使用ImageAI的详细信息，请参阅项目文档和指南。

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介绍相关项目
quickai - 简化复杂机器学习模型的实验过程
GithubPythonQuickAIYOLO卷积神经网络开源项目机器学习
QuickAI 是一个 Python 库，简化了前沿机器学习模型的实验流程。支持 EfficientNet、VGG、ResNet 等图像分类模型和 GPT-NEO、Distill BERT 等自然语言处理模型。只需1-2行代码即可完成模型训练和评估，兼容 TensorFlow 和 PyTorch，并提供 Docker 容器便于环境配置。适用于各水平用户，助力快速推进机器学习项目。
depthai - 深度学习与视频录制的多功能演示应用
DepthAIDockerGithubLuxonisPython依赖安装开源项目
这个项目提供了一个多功能的深度学习API演示程序，支持加载多种神经网络、创建管道和录制视频等功能。附有详细的安装指南和多种使用案例（包括QT GUI界面和命令行模式），用户能够轻松上手和测试DepthAI的功能。项目还支持多种AI模型，并可通过Docker运行，适用于开发者和机器学习爱好者。
fastai - 一个为从业者提供快速提供在标准深度学习领域中提供最先进的高级组件，并提供可以混合和匹配的低级组件构建新方法的深度学习库
GPU优化GithubPyTorchfastai开源项目深度学习计算机视觉
fastai是一个深度学习库，提供高层组件以快速实现高性能结果，同时为研究人员提供可组合的低层组件。通过分层架构和Python、PyTorch的灵活性，fastai在不牺牲易用性、灵活性和性能的情况下，实现了高效的深度学习。支持多种安装方式，包括Google Colab和conda，适用于Windows和Linux。学习资源丰富，包括书籍、免费课程和详细文档。
CompressAI - 基于PyTorch的端到端压缩研究开源库
CompressAIGithubPyTorch图像压缩开源项目深度学习评估平台
CompressAI是基于PyTorch的开源库,致力于端到端压缩研究。该库提供深度学习数据压缩的自定义组件、预训练图像压缩模型,以及评估工具用于比较学习型模型与传统编解码器。支持Python 3.8+和PyTorch 1.7+,为压缩技术研究提供了实用平台。
awesome-openai-vision-api-experiments - OpenAI视觉API的研究与应用提供全面资源
GPT-4VGithubOpenAI Vision APIzero-shot学习图像分类开源项目视觉AI
该项目为OpenAI视觉API的研究与应用提供全面资源，覆盖从基础图像分类至高级的零次学习模型，适合初学者与专家共同探索、分享与合作。
vision-agent - 开源AI代理库用于生成计算机视觉代码
AI代码生成GithubOpenAI APIVision Agent图像处理开源项目计算机视觉
Vision Agent是一个开源库，通过AI代理框架快速生成计算机视觉任务代码。用户可以用文本描述问题，AI代理会生成相应的解决方案。该库包括对话型VisionAgent和代码生成型VisionAgentCoder两种代理，提供多种视觉工具，支持自定义工具添加，并可与Azure OpenAI集成。Vision Agent能将解决视觉问题的时间大幅缩短，提高开发效率。
imgutils - 全面的动漫图像处理Python库 集成多种AI技术
GithubPython库imgutils动漫风格图像处理开源项目深度学习
imgutils是一个功能丰富的Python库，专为动漫风格图像处理而设计。该库集成了多种先进AI模型，提供差分检测与聚类、角色图像预训练、物体检测、线稿生成等功能。此外，imgutils还支持单色图像检测、图像分级、标签生成和截断图像检查等实用工具。这些功能使其成为处理动漫图像数据集和进行图像分析的理想选择。
Swift-AI - 使用Swift编写的深度学习库，专为苹果平台优化
GithubSwift AI开源项目手写识别深度学习神经网络苹果平台
Swift AI是一个全面使用Swift编写的深度学习库，适用于所有苹果平台，且即将拓展到Linux平台。该库涵盖了适用于人工智能和科学研究的多种工具集，例如专门针对苹果硬件进行优化的全连接神经网络。通过项目示例，您能够直观了解如何有效利用这些工具。
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。
yolov5 - 视觉AI对象检测和图像分类技术
YOLOv5，一款由Ultralytics开源的视觉AI模型，支持对象检测、图像分割与分类。提供全面文档及社区支持，适合各级用户使用，并定期更新以集成最新技术。
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