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。

MyDetectAI - 智能识别AI生成内容的多功能检测工具

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MyDetectAI是一款专业检测AI生成内容的工具，支持视频、图像、音频和文本分析。通过验证内容真实性，有效预防虚假信息传播，为用户提供可靠的数字安全保障。这一便捷高效的工具在教育、媒体和商业领域广泛应用，旨在促进AI技术的负责任使用，同时防范信息操纵和潜在风险。

docta - 数据诊断与优化平台

DoctaGithub开源工具开源项目数据健康数据处理自动化服务

Docta是一款专注于数据健康管理的高级AI平台，旨在检测和修复数据问题。支持表格数据、文本数据、图像数据和预训练模型嵌入等多种类型。无需训练，Docta可自动执行数据诊断、整理和优化，通过标签错误和稀有模式检测来改进数据集质量，适用于所有用户的免费开源工具。

Exclusively-Dark-Image-Dataset - 低光环境中的目标检测与图像增强数据集

Exclusively DarkGithub低光图像图像增强开源项目数据集目标检测

Exclusively Dark (ExDark) 数据集包含7,363张低光环境图像，适用于低光条件下的目标检测和图像增强研究。该数据集涵盖了10种不同的低光环境，注释了12类目标对象。提供了用于低光图像增强的源代码，研究人员可利用此数据集和源代码优化计算机视觉技术。

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。

QualityScaler - 图片和视频人工智能增强工具

AI放大GithubQualityScaler兼容格式图像增强开源项目视频降噪

QualityScaler是一款为Windows用户设计的AI应用，能够增强、放大并去噪图片和视频。该应用具有简单易用的界面，支持多种图片和视频格式，并采用多种AI模型来实现最佳图像处理效果。兼容Directx12显卡，通过自定义图形界面提供现代化操作体验。QualityScaler完全用Python开发，支持多任务处理，不断优化性能和用户体验，适合需要高质量图像和视频输出的用户。

Surface-Defect-Detection - 表面缺陷检测数据集及关键研究论文汇总

Github工业应用开源项目数据集深度学习表面缺陷检测计算机视觉

本项目汇总了表面缺陷检测领域的开源数据集和关键研究论文,包含2017年以来的重要文献。项目着重解决小样本和实时性问题,提供钢材、太阳能电池板、金属、PCB等多个工业领域的缺陷数据集。这些数据集支持缺陷分类、定位和分割任务,为工业视觉检测研究提供重要参考资源。

imageprocessing-labs - 实现计算机视觉与图像处理的开源项目

FFTGithubImage processingWebGL开源项目机器学习计算机视觉

该项目在网页和Node环境中实现了计算机视觉、图像处理和机器学习功能，包括FFT、立体匹配、Poisson图像编辑等。还支持决策树、K-Means++、逻辑回归等机器学习算法，并提供WebGL样例和ONNX Runtime支持。项目开源，采用MIT许可证。

yoloexplorer - 高效探索和处理计算机视觉数据集的开源工具

GithubYOLOExplorer图像分析开源项目数据集管理机器学习计算机视觉

YOLOExplorer是一款开源的计算机视觉数据集分析和处理工具。它提供API接口，支持SQL查询、向量相似度搜索和Pandas集成。该工具可用于数据集分析、清理和合并,并提供GUI仪表板进行可视化操作。YOLOExplorer支持多种预训练模型,能快速生成适用于YOLO、SAM等模型的数据集,有助于提升计算机视觉项目的开发效率。

clearml - ML/DL 开发和生产套件

ClearMLGithubMLOps实验管理开源项目数据管理模型部署

ClearML是一个开源平台，集成了实验管理、MLOps/LLMOps、数据管理、模型服务和报告生成功能。支持云端和本地部署，帮助用户实现AI项目的高效管理和自动化，包括实验记录、数据版本控制、模型部署与监控等。ClearML支持多种机器学习和深度学习框架，并与Jupyter Notebook无缝集成，适合团队协作和远程任务执行，提升AI工作流效率。

DLTA-AI - AI赋能的数据标注、追踪和注释工具

DLTA-AIGithub分割模型开源项目数据标注机器学习目标跟踪

一款集成先进计算机视觉模型的工具，简化图像数据集创建，支持零样本分割和目标跟踪，提供多种模型选择与自定义导出格式，无缝结合Labelme，提升标注效率。

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