computervision-recipes

计算机视觉领域的实用示例和指南，涵盖面部识别、图像识别等多种视觉任务

计算机视觉图像识别 PyTorch Azure 模型部署 Github 开源项目

computervision-recipes为数据科学家和机器学习工程师提供计算机视觉领域的实用示例和指南，涵盖面部识别、图像识别等多种视觉任务，并便利地利用先进库加速从概念到实现的全过程，并在云端实现模型训练与部署。

machine-learning-book - 深入使用PyTorch和Scikit-Learn的机器学习指南

GithubMachine LearningPackt PublishingPyTorchScikit-LearnSebastian Raschka开源项目

该书介绍了如何使用PyTorch和Scikit-Learn进行机器学习，内容包含从数据预处理到高级深度学习模型的实现。主要涵盖分类、回归、聚类、神经网络、自然语言处理、生成对抗网络及强化学习等主题，通过实用的代码示例和实际应用帮助读者掌握机器学习技术。无论是初学者还是有经验的开发者，都可以将其作为理解和应用机器学习的重要参考资料。

PyTorch_Tutorial - PyTorch深度学习实践教程

GithubPyTorch代码实践开源项目教程模型训练深度学习

PyTorch_Tutorial是一个综合性深度学习教程项目，专注于PyTorch框架的应用。教程涵盖基础到高级的模型训练技巧，提供计算机视觉、自然语言处理和大型语言模型等领域的实践案例。内容还包括ONNX和TensorRT等推理部署框架的使用指南，展示了从模型开发到部署的完整流程。项目定期更新，配有环境配置说明，适合深度学习研究者和实践者参考学习。

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。

MVision - 前沿机器视觉与智能算法技术集合

GithubSLAM技术开源项目无人驾驶机器视觉深度学习计算机视觉

MVision专注于探索机器视觉与人工智能的前沿研究和应用。该平台涵盖自然语言处理、深度学习和计算机视觉课程等多个方面，提供如ICDM、NIPS等重要会议的资源链接和最新机器学习研究文献。同时，MVision也关注无人驾驶、动态物体检测等实际应用领域，致力于提供全面的学习和实践资源，以推动技术进步和行业发展。

pytorch-book - PyTorch 1.8入门与高级应用指南

GithubPyTorch开源项目深度学习生成对抗网络神经网络自然语言处理

这本书提供了《深度学习框架PyTorch：入门与实践（第2版）》的对应代码，基于PyTorch 1.8编写，内容涵盖基础使用、高级扩展和实战应用三大模块。读者可以学习从安装PyTorch、使用Tensor与自动微分系统、构建神经网络模块到进行数据加载与GPU加速等操作。此外，还讲解了向量化、分布式计算及CUDA扩展的高级技术，并通过图像分类、生成对抗网络、自然语言处理、风格迁移及目标检测等实战项目，深入理解并应用PyTorch进行深度学习开发。

DeepLearningExamples - 优化深度学习训练和部署的最佳实践

CUDA-XDeep LearningGithubNGCNVIDIATensor Cores开源项目

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。

vision - TorchVision 计算机视觉库提供数据集模型和图像处理功能

GithubPyTorchtorchvision图像处理开源项目深度学习计算机视觉

TorchVision是PyTorch生态系统的计算机视觉库，提供常用数据集、模型架构和图像变换功能。它支持torch张量和PIL图像后端，具备视频处理能力。该库同时提供Python和C++ API，适用于各种计算机视觉任务。TorchVision版本与PyTorch和Python版本兼容，持续更新以支持最新技术。

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。

Custom Vision - 云端视觉AI平台提供智能图像标记和分类服务

AI工具API调用Custom Vision图像标记模型训练计算机视觉

Custom Vision是一个云端视觉AI平台，专注于图像分类和标记。该平台支持用户上传并标记图像，或为未标记图像快速添加标签。通过标记数据，Custom Vision能训练自定义计算机视觉模型。用户可评估模型效果，并使用REST API标记新图像。这个平台为创建和部署自定义视觉AI解决方案提供了便捷途径，适用于多种图像识别和分类场景。

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