cleanvision

图像数据集问题自动检测工具，提升计算机视觉项目质量

CleanVision 图像数据集数据问题检测计算机视觉数据质量 Github 开源项目

CleanVision是一个开源的图像数据集审核工具，能自动检测模糊、曝光不当和重复等常见问题。它为计算机视觉项目提供了数据预处理解决方案，支持多种图像格式，适用于分类、分割和对象检测等任务。开发者只需几行Python代码即可快速审核数据集，有助于提高机器学习模型的训练质量。

smol-vision - 前沿视觉模型优化与定制的实用技巧集锦

GithubONNX量化Smol Vision开源项目模型微调知识蒸馏视觉模型优化

smol-vision项目汇集了多种视觉模型优化技术，包括量化、ONNX转换、模型微调和知识蒸馏。项目提供了实用示例，展示如何使用Optimum优化目标检测模型、微调PaliGemma和Florence-2视觉语言模型，以及通过torch.compile加速基础模型。这些方法旨在帮助开发者提高模型性能、缩小规模和加快推理速度，使模型更好地适应各种硬件环境。

SmartCropper - 智能图片裁剪库，适用于身份证、名片和文档

GithubSmartCropperTensorFlowopencv开源项目智能图片裁剪机器学习

SmartCropper 是一个智能图片裁剪库，适用于身份证、名片和文档等照片。它使用基于 OpenCV 的智能算法识别边框，提供拖动锚点手动调节选区和放大镜定位功能，并通过透视变换裁剪和矫正选区来还原正面图片。该库支持丰富的 UI 设置，包括辅助线、蒙版、锚点和放大镜等，通过使用 TensorFlow 的 HED 网络优化智能选区算法，提高识别率，尤其适用于大图片的高效裁剪。

OCR_DataSet - 综合OCR数据集资源库及工具集

Github图像标注开源项目数据集文字识别深度学习计算机视觉

OCR_DataSet项目整合了13个知名的多语言OCR数据集，涵盖ICDAR2015、MLT2019和COCO-Text_v2等。项目特色包括数据格式统一化、便捷的百度网盘下载、详尽的数据集信息表和简化的读取脚本。此外，项目还提供了数据生成工具链接，为OCR领域的研究和开发工作提供了全面的资源支持。

fiftyone - 高效的数据集构建与计算机视觉模型工具

FiftyOneGithub开源项目数据集机器学习模型评估计算机视觉

FiftyOne 是一款提升机器学习工作流的开源工具，通过可视化数据集和解读模型结果来提高效率。用户可用它处理复杂标签、评估模型、探索场景、识别错误模式和注释错误等。安装简便，可通过 pip 安装并运行示例代码快速上手。

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。

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

GithubImageAI对象检测开源项目深度学习自定义模型训练计算机视觉

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。

easyportrait - 人像分割和面部解析大规模数据集

EasyPortraitGithub人像分割人工智能开源项目数据集面部解析

EasyPortrait是一个包含40,000张高质量标注RGB图像的数据集，用于人像分割和面部解析研究。数据集提供9个类别的标注，涵盖背景、人物、皮肤、眉毛、眼睛等。它可应用于视频会议背景移除、面部美化等多个场景。数据集基于用户ID划分训练、验证和测试集，并提供多个基线模型的预训练权重，为计算机视觉研究提供了有价值的资源。

open-cd - 开源变更检测工具箱，支持多种视觉任务模型

GithubOpen-CDPyTorch变化检测工具箱开源开源项目技术报告

Open-CD是一个基于开源通用视觉工具的变更检测工具箱，支持多种变更检测模型和数据集。项目提供详细文档和示例，支持PyTorch 2.0等工具，并在GitHub和Hugging Face上发布。最新技术报告已在arXiv上线，用户可从Colab教程快速上手，并有详细的安装、训练和测试指南。

dataset-viewer - 全面的数据集浏览支持与管理工具

APIGitHubGithubHugging Facebugsdataset viewer开源项目

Dataset viewer 通过 API 提供预处理数据，方便用户浏览和管理 Hugging Face Hub 上的所有数据集。用户可分页查看数据，每页包含 100 行，并通过底部按钮进行导航、过滤、搜索数据和查看基本统计信息。前端组件未开源，遇到问题或需要新功能，可以通过 GitHub 反馈。用户还可通过贡献想法、回答问题、报告错误与改进建议来支持项目改进。

awesome-open-data-centric-ai - 开源工具提升数据驱动的AI构建效率

DCAIData-centric AIGithubRenumicsopen-source工具unstructured data开源项目

该项目提供了多种开源工具，旨在在非结构化数据上实现数据驱动的AI工作流。通过系统地提升训练数据集的质量，可以开发出在实际应用中具备更高价值的AI系统。工具涵盖数据版本控制、嵌入和预训练模型、可视化与交互、异常和噪声检测、可解释性、主动学习等多个类别，且均为活跃维护，适用于日常使用。目标是帮助用户发现并利用这些工具，从而提高AI系统的开发效率和质量。

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