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pytorch-blender

将Blender与PyTorch融合的深度学习框架

blendtorch是一个Python框架,将Blender与PyTorch无缝集成,用于人工视觉数据的深度学习。它使用Eevee实时渲染器生成图像和注释,提高了模型训练效率。该框架支持分布式Blender渲染直接输入PyTorch数据管道,适用于监督学习和域随机化。blendtorch还提供OpenAI Gym支持,可用于强化学习训练。这一工具为人工训练数据生成和深度学习研究提供了灵活高效的解决方案。

pytorch3d - 基于PyTorch的高效3D计算机视觉研究库
3D计算机视觉GithubPyTorch3D三角网格可微分渲染开源项目深度学习
PyTorch3D是一个基于PyTorch的3D计算机视觉研究库,提供高效、可复用的组件。主要功能包括三角网格操作、可微分渲染和隐式表示框架。该库与深度学习方法无缝集成,支持异构数据批处理、可微分运算和GPU加速。PyTorch3D已应用于多个研究项目,并提供全面的教程和文档。
pytorch - 能GPU加速的Python深度学习平台
GPU加速PyTorch深度学习神经网络
PyTorch是一个开源的提供强大GPU加速的张量计算和深度神经网络平台,基于动态autograd系统设计。它不仅支持广泛的科学计算需求,易于使用和扩展,还可以与Python的主流科学包如NumPy、SciPy无缝集成,是进行深度学习和AI研究的理想工具。
bpycv - Blender中的计算机视觉与深度学习实用工具,支持标注和深度数据的生成
BlenderGithubbpycv开源项目深度学习计算机视觉语义分割
bpycv是Blender中用于计算机视觉和深度学习的实用工具,提供语义分割、实例分割和全景分割的标注生成,以及6DoF姿态和深度数据的渲染。支持简单安装和Docker环境,适用于大规模合成数据集的构建,包含Cityscapes标注格式转换和域随机化功能。提供便捷的演示示例,方便开发与调试,适合计算机视觉研究人员和开发者。
pytorch-frame - 模块化深度学习框架用于异构表格数据
GithubPyTorch Frame开源项目模块化框架深度学习神经网络表格数据
PyTorch Frame是一个为异构表格数据设计的深度学习框架,支持数值、分类、时间、文本和图像等多种列类型。它采用模块化架构,实现了先进的深度表格模型,并可与大型语言模型集成。该框架提供了便捷的mini-batch加载器、基准数据集和自定义数据接口,简化了表格数据的深度学习研究过程,适用于各层次研究人员。框架内置多个预实现的深度表格模型,如Trompt、FTTransformer和TabNet等,并提供与XGBoost等GBDT模型的性能对比基准。PyTorch Frame无缝集成于PyTorch生态系统,便于与其他PyTorch库协同使用,为端到端的深度学习研究提供了便利。
Ensemble-Pytorch - PyTorch集成学习框架助力模型优化
Ensemble-PyTorchGithubpytorch开源项目机器学习模型集成深度学习
Ensemble-Pytorch是一个为PyTorch设计的集成学习框架,旨在提高深度学习模型的性能和鲁棒性。该框架支持多种集成策略,如Fusion、Voting、Bagging和Gradient Boosting,适用于分类和回归任务。作为PyTorch生态系统的一部分,Ensemble-Pytorch提供简洁的API和详细文档,便于研究人员和开发者实现和优化集成模型。
the-incredible-pytorch - PyTorch资源,包括教程、项目及工具库等
GithubPyTorch开源项目教程机器学习深度学习神经网络
详尽解析PyTorch生态系统!本项目集成了丰富的教程、库和视频资源,全面覆盖从基本知识到先进技术的不同需求。无论涉及数据可视化、对象检测或模型优化,均提供细致入微的资源,帮助各层次开发者提升机器学习实力。
BlendFace - 创新人脸交换技术,身份编码器重新设计
BlendFaceGithub人脸交换人脸识别开源项目深度学习身份编码器
BlendFace是一个开源的人脸交换项目,专注于改进身份编码器以提升交换效果。该项目通过创新方法解决了传统模型在人脸交换中的偏差问题,同时保持了对负样本的识别能力。BlendFace提供预训练模型和示例代码,便于研究人员进行复现和扩展研究。项目成果已在ICCV 2023会议上发表,为人脸交换技术带来新的突破。
multimodal - PyTorch多模态模型开发框架
GithubPyTorchTorchMultimodal多模态模型开源项目机器学习深度学习
TorchMultimodal是基于PyTorch的多模态模型开发框架,提供模块化构建块和预训练模型,支持ALBEF、BLIP-2、CLIP等多种架构。该框架包含训练、微调和评估示例,可用于构建内容理解和生成模型。TorchMultimodal整合了PyTorch生态系统,便于研究人员复现和开发先进的多模态多任务模型。
BlenderProc - 灵活可定制的3D场景渲染与数据生成工具
3D渲染BlenderProc2Github图像生成开源项目深度学习计算机视觉
BlenderProc是基于Blender的程序化3D渲染管线,用于生成逼真的图像数据。它支持加载多种3D模型格式,可设置和采样对象姿态、材质和光照,并能渲染RGB、深度、法线等多种图像类型。该工具还提供丰富的相机控制选项、物理模拟功能和多种数据输出格式。BlenderProc支持自动化场景生成、物理仿真和批量渲染,为用户提供了高效的工作流程。适用于计算机视觉研究、数据集生成和3D场景可视化等领域。
docker-pytorch - PyTorch开发环境的Docker镜像
CUDADockerGPU加速GithubPyTorch开源项目深度学习
docker-pytorch项目提供预配置的Docker镜像,整合Ubuntu、PyTorch和可选的CUDA。该镜像支持GPU加速,便于搭建深度学习环境。用户可运行PyTorch脚本和图形化应用,也可自定义镜像。这个项目为PyTorch开发者提供了便捷的环境配置方案。
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