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。

CTK - 多功能医学影像分析与手术导航开源工具包

CTKDICOMGithubQt小部件医学影像分析开源项目插件框架

Common Toolkit (CTK)是一个社区驱动的开源项目，专注于医学影像分析和手术导航领域。它提供DICOM处理、应用程序托管、Qt小部件、插件框架和命令行接口等功能。CTK支持Qt5和Python3，并采用自动化依赖管理简化开发流程。该项目使用Apache 2.0许可证，可自由用于学术研究和商业应用。

Codestral-22B-v0.1 - 支持多语言代码生成和填空功能，涵盖80多种编程语言，包括Python和Java

Codestral-22B-v0.1GithubHuggingface代码生成开源项目机械学习模型模型推理编程语言

Codestral-22B-v0.1是Mistral AI开发的模型，覆盖80多种编程语言的数据集，包括Python、Java、C等流行语言。该模型可通过mistral_common、mistral_inference和transformers库进行推理，支持用户消息生成代码和填空模式预测，适合软件开发者在VS Code等环境中使用。目前不具备内容审核机制，团队将继续改进以适应需审核环境的部署

langtest - 开源工具助力语言模型全面测试与优化

AI偏见检测GithubLangTestNLP开源项目模型评估语言模型测试

LangTest是一款强大的开源工具,专为语言模型的测试和优化而设计。该工具提供超过60种测试类型,全面评估模型的鲁棒性、偏见、表示、公平性和准确性。LangTest兼容多个主流NLP框架,如Spark NLP、Hugging Face和Transformers。此外,它还能对OpenAI、Cohere等大型语言模型进行问答、毒性检测和临床测试等方面的评估。通过使用LangTest,数据科学家可以开发出更安全、可靠和负责任的自然语言处理模型。

cotta - 持续测试时间域适应的开源框架

CoTTAGithub域适应开源项目持续测试时适应深度学习计算机视觉

CoTTA是一个开源项目，专注于持续测试时间域适应研究。该项目实现了CoTTA、AdaBN和TENT等方法，用于解决图像分类和语义分割任务中的域适应问题。支持CIFAR、ImageNet和Cityscapes到ACDC等数据集的迁移实验，并提供了详细的实验指南和性能基准。这个框架有助于提升机器学习模型在变化环境中的适应能力，为计算机视觉领域的研究人员提供了实用工具。

small-text - Small-Text：Python中的文本分类主动学习工具

GithubPythonsklearnsmall-text开源项目文本分类积极学习

Small-Text 是一个前沿的文本分类主动学习工具，支持多种查询策略、初始化策略和停止准则，用户可以灵活组合使用。工具支持 GPU 加速的 Pytorch 模型和 transformers 集成，适用于复杂文本分类任务，同时也支持 CPU 的轻量安装。科学验证的组件和详细文档使无论是试验还是实际应用，都变得更简单。要求 Python 3.7 或更高版本，支持 CUDA 10.1 或更新版本。如需了解更多，请访问其文档和安装指南。

stable-diffusion-safety-checker - 基于CLIP模型的图像安全检查工具

CLIP模型GithubHuggingface内容审核图像识别安全检查器开源项目机器学习模型

stable-diffusion-safety-checker是一个开源的图像内容审核工具。该项目利用CLIP模型技术,专注于识别和过滤不适宜内容。它不仅可用于研究计算机视觉模型的性能,还能揭示潜在的偏见问题。尽管在某些分类任务中表现优异,但仍存在局限性。推荐将其应用于学术研究,使用时需谨慎评估相关风险。

TextSnatcher - Linux平台高效图像文字识别工具

GithubLinux应用OCRTextSnatcher图像文字识别开源软件开源项目

TextSnatcher是一款为Linux平台开发的开源OCR工具，基于Tesseract OCR 4.x引擎。它支持多语言识别，能快速从图像中提取文字。用户通过简单拖动即可完成文本复制，操作便捷。TextSnatcher界面友好，适用于日常和工作中的各种文字提取需求。该工具效率高，功能实用，为Linux用户提供了便捷的图像文字识别解决方案。

FastDeploy - 多场景AI模型部署工具

AI模型部署FastDeployGithubNLPPaddlePaddle开源项目视觉任务

高性能AI模型部署工具，支持文本、视觉、语音及跨模态模型的优化，适用于云端、移动端和边缘设备。支持160多种模型，涵盖图像分类、目标检测、OCR、人脸检测、抠图、跟踪、NLP、语音合成等任务，满足多场景、多硬件、多平台的需求。

Detecting-AI - 领先的AI生成内容识别系统

AI工具AI检测内容分析准确率学术诚信隐私保护

Detecting-AI是一款高精度AI内容识别系统，能准确检测ChatGPT、Gemini等AI工具生成的文本。系统界面简洁易用，即时检测无需注册，严格保障数据隐私。通过深度分析，系统高亮显示AI生成内容，并生成详细报告。适用于学生、教育者、内容创作者、研究人员和企业，有助于验证内容原创性，维护学术诚信，保护声誉。Detecting-AI持续优化算法，紧跟AI技术发展。

C-Tran - Transformer在多标签图像分类中的应用

GithubTransformers图像分类多标签分类开源项目深度学习计算机视觉

C-Tran是一个探索Transformer在多标签图像分类中应用的开源项目。该项目提出了一种通用多标签图像分类方法，在COCO80和VOC20等数据集上展现出优秀性能。项目包含完整的训练和运行指南，涵盖数据处理和模型训练等关键步骤。C-Tran为计算机视觉领域提供了新的研究方向，对推进多标签图像分类技术具有重要意义。

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