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。

prodigy-recipes - 精准的自定义数据标注脚本，提升文本和图像模型性能

GithubProdigy命名实体识别图像标注开源项目文本分类脚本工具

本项目提供了一系列自定义的Prodigy脚本食谱，涵盖命名实体识别、文本分类、术语提取和图像标注等任务，旨在帮助提升训练数据的质量和模型性能。这些脚本附有详细注释和简化示例，适合处理各种数据标注需求。使用这些脚本需拥有Prodigy许可。

Holocron - 深度学习计算机视觉技巧的高效实现与应用

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Holocron项目提供深度学习计算机视觉最新技术的高效实现，增强开发者灵活性并与PyTorch生态系统兼容。支持多种图像分类、目标检测和语义分割模型，包括Res2Net、Darknet和YOLO等。项目附带详细文档、示例代码和实时演示，助力开发者快速上手并部署高性能视觉解决方案，并提供多种优化算法和工具提升训练效率与准确性。适用于追求前沿性能和灵活开发环境的研究人员和工程师。

daily-paper-computer-vision - 计算机视觉与深度学习论文每日精选更新

AI论文CVer计算机视觉Github开源项目机器学习深度学习计算机视觉

该项目每日更新和整理计算机视觉、深度学习及机器学习领域的最新优质论文和项目，涵盖多个研究方向。内容涵盖从2017年至今的顶会顶刊论文列表和代码链接，为研究人员提供丰富的资源参考。

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该教程全面介绍机器学习和深度学习算法，涵盖从基础到高级的内容。包括环境搭建、入门指南、框架介绍和核心概念。详细讲解BP神经网络、SVM、决策树等多种算法，以及回归、聚类和贝叶斯等模型。提供丰富的理论知识和实践指导，适合系统学习AI和算法的开发者参考。

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Practical_DL - 秋季深度学习课程资源与实践指南，适用于学习者和开发者

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2023秋季深度学习课程，涵盖讲座和实践材料，可在本地或Google Colab完成作业。通过Telegram讨论问题，学习课程包括深度学习基础、技巧及卷积神经网络等，由资深导师提供材料，持续改进。

CVinW_Readings - 聚焦计算机视觉在野外(Computer Vision in the Wild)这一新兴研究领域

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CVinW_Readings项目聚焦计算机视觉在野外(Computer Vision in the Wild)这一新兴研究领域。项目提供CVinW简介并维护相关论文集。CVinW致力于开发易于适应广泛视觉任务的可转移基础模型，特点是广泛的任务转移场景和低转移成本。内容涵盖任务级转移、高效模型适应和域外泛化等研究方向的最新进展。

EasyCV - 基于PyTorch的全能计算机视觉工具箱，支持自监督学习和Transformer模型

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EasyCV是基于PyTorch的全能计算机视觉工具箱，专注于自监督学习、Transformer模型和主要视觉任务，包括图像分类、度量学习、目标检测和姿态估计。该工具箱提供了最先进的自监督算法如SimCLR、MoCO V2、Swav、DINO和基于掩码图像建模的MAE。它拥有简单综合的推理接口，并支持多种预训练模型。EasyCV支持多GPU和多工作者训练，利用DALI优化数据处理，使用TorchAccelerator和fp16加速训练，并通过PAI-Blade优化推理性能。

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