CnSTD

多语言场景文字与数学公式检测工具包

场景文字检测数学公式检测 CnSTD PyTorch 模型 Github 开源项目

CnSTD是一个Python 3场景文字检测和数学公式检测工具包,支持多语言文字检测,提供多个预训练模型。最新版本新增数学公式检测功能,可识别行内和独立行公式。CnSTD基于PyTorch实现,采用DBNet等算法,检测速度和精度显著提升。可与CnOCR工具包结合,实现端到端文字识别。

dlib - 现代C++机器学习工具包，实现高效复杂软件开发

C++GithubPython APIdlib开源项目机器学习编译

dlib是一个功能丰富的C++工具库，专注于机器学习解决方案，支持快速编译和高效运算。提供完整的Python集成和标准Boost许可，适用于各类项目。

MathHandwriting - 将手写数学公式转换为LaTeX的智能API服务

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MathHandwriting是一个将手写数学公式转换为LaTeX格式的API服务，利用先进的handwriting recognition技术。它连接模拟和数字mathematics世界，提高数学学习和教学效率，简化复杂公式的数字化过程。API响应速度快，易于集成，适用于数学教育和研究领域。最新更新使API响应时间提升2倍，专用集群性能提升3倍，为用户提供更高效的数学公式识别体验。

AI Content Detector - 多功能AI内容检测器支持主流人工智能模型分析

AI工具AI检测器ChatGPT内容生成抄袭检查文本分析

AI Content Detector是一款专业的人工智能内容检测工具，旨在验证数字内容的真实性和原创性。它可以精确识别由ChatGPT、Claude、Gemini等AI工具生成的内容，检测准确率达85%。除了AI内容检测外，该工具还提供字数统计和字符计数功能。用户只需粘贴文本即可获得全面分析。AI Content Detector为内容创作者、营销团队和教育工作者提供了便捷高效的内容审核方案。

cn2an - 中文数字与阿拉伯数字互转的Python库

GithubPythoncn2an中文数字开源项目数字转换阿拉伯数字

cn2an是一个开源的Python库，专门用于中文数字和阿拉伯数字的相互转换。该库支持严格、正常和智能三种转换模式，能够处理负数、小数、日期和分数等多种数字形式。cn2an还提供句子转换功能和HTTP API接口，方便其他编程语言调用。凭借其高性能和广泛的数字范围支持，cn2an成为处理中文数字相关任务的有力工具。

AI Content Detector - 多语言支持的AI内容识别与分析工具

AI工具AI检测器GPT模型内容分析原创性验证文本识别

该工具提供多语言AI内容检测服务，支持批量文件上传和实时分析。采用先进的GPT-4模型，能准确识别AI生成内容，并生成PDF报告。适用于学术论文和日常写作，帮助验证内容真实性，维护作品质量。无需注册，即可免费使用这一高效的内容分析工具。

STranslate - 多功能翻译和OCR工具，基于WPF开发

GithubOCRSTranslateWPF开源项目翻译工具

STranslate是一款多功能的翻译和OCR工具，基于WPF开发，满足各种翻译和文字识别需求。用户可以下载最新版本并参阅使用文档获取帮助。项目提供讨论社区，向所有贡献者和灵感来源致谢，并欢迎通过微信或支付宝进行捐赠支持。

attention-ocr - 基于注意力机制的视觉OCR模型，实现与导出工具

Attention-OCRGithubOCRTensorflow人工智能图像识别开源项目

该项目提供了基于注意力机制的OCR模型，结合了CNN与LSTM，用于图像识别，并能够导出为SavedModel或frozen graph格式。用户可以通过生成TFRecords数据集、训练、测试及可视化等步骤完整运行该OCR系统。项目还支持通过Tensorflow Serving提供REST API服务，并可以在Google Cloud ML Engine上进行模型训练。目前该项目依赖Tensorflow 1.x，未来计划升级到Tensorflow 2。

stanza-en - 英文语言处理的高级工具集

GithubHuggingfaceNLP模型Stanza实体识别开源项目模型语法分析语言分析

Stanza提供英文语言的精准高效分析，从文本处理到句法分析与实体识别，均使用先进的NLP模型。了解更多信息，请访问其官方网站和GitHub仓库。

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。

colour-checker-detection - Python库实现色卡检测算法及相关工具

GithubPython包图像处理开源软件开源项目机器学习色彩检查器检测

这是一个开源Python库，专注于实现色卡检测算法和相关工具。库支持分割和基于YOLOv8的机器学习推理两种检测方法，主要用于ColorChecker Classic 24色卡的识别。项目提供丰富示例和API文档，可应用于图像处理和颜色校正等领域。采用BSD-3-Clause许可证发布，适用于研究和商业用途。

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