overeasy

无数据集需求的定制视觉模型构建

Overeasy 零样本视觉模型图像处理计算机视觉分割 Github 开源项目

Overeasy允许无大规模数据集，通过链式预训练零样本视觉模型实现高效图像处理。利用专用工具和工作流，用户可定制端到端管道，支持边框检测及分类。功能涵盖执行图和检测，安装简便，文档详尽，并提供Colab示例。

autodistill - 使用大型、较慢的基础模型来训练小型、较快的监督模型，通过自动标注实现模型训练全程无需人工干预，支持对象检测和实例分割任务

AutodistillGithubRoboflowinstance segmentationmachine learningobject detection开源项目

Autodistill利用大型基础模型训练小型快速监督模型，通过自动标注实现模型训练全程无需人工干预，支持对象检测和实例分割任务，并计划扩展至语言模型。可在本地硬件或云端运行，通过插件接口连接基础和目标模型插件，减少依赖和许可证冲突，确保高效便捷的模型训练与部署。

clip-vision-model-tiny - 轻量级AI图像处理与分析视觉模型

GithubHuggingfaceMIT协议代码许可开源协议开源项目模型许可证软件授权

基于MIT许可证开发的轻量级图像视觉模型，采用紧凑架构设计，具备高效的图像处理和分析能力。该开源项目适用于快速部署场景，可在资源受限环境中保持准确的图像识别表现。

segment-anything - 革命性AI模型实现高效图像分割

AI模型GithubSegment Anything图像分割开源项目深度学习计算机视觉

Segment Anything是Meta AI Research开发的图像分割模型，能通过简单输入生成高质量物体遮罩。该模型经过大规模数据训练，具备强大的零样本分割能力。它提供多种版本，支持ONNX导出，并附有示例和文档，便于集成应用。

easy-tensorflow - TensorFlow教程与简化代码示例

Easy-TensorFlowGithubPythonTensorFlow开源项目教程深度学习

Easy-TensorFlow提供详尽的教程和简化的代码实现，旨在简化学习路径。项目涵盖从基础到高级的教程，每个步骤都有全面解释和源代码示例。它强调低层和高层网络训练接口、Tensorboard可视化工具、多GPU支持等特性。无论是新手还是有经验的开发者，都可以通过这些教程更加高效地掌握TensorFlow。

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

CleanVisionGithub图像数据集开源项目数据质量数据问题检测计算机视觉

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。

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。

GLEE - 实现多任务图像和视频处理的通用视觉基础模型

GLEEGithub多任务模型实例分割开源项目目标检测计算机视觉

GLEE是一个通用对象基础模型，在超过1000万张来自多个数据集的图像上进行联合训练。该模型能同时处理多种以对象为中心的视觉任务，并在多个基准测试中保持领先性能。GLEE具有出色的通用性和零样本迁移能力，可作为增强其他架构或模型的基础组件。这项研究被CVPR2024接受为亮点论文，研究团队计划开源相关代码和预训练模型。

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。

training_extensions - OpenVINO框架助力快速训练和部署计算机视觉模型

GithubOpenVINO开源项目模型训练深度学习计算机视觉迁移学习

OpenVINO Training Extensions是一个专注计算机视觉的低代码迁移学习框架。它基于PyTorch和OpenVINO工具包开发,提供简洁API和CLI命令,支持分类、检测、分割等多种任务的模型训练、推理和部署。该框架具备自动配置、分布式训练、混合精度等功能,可快速构建高效准确的视觉AI模型。

Hasty - 智能视觉数据处理与AI模型开发平台

AI工具AI模型训练数据安全数据标注计算机视觉质量控制

Hasty是一个专业的视觉AI解决方案平台，整合智能数据标注、质量控制、模型训练和部署功能，为视觉AI开发提供全面解决方案。平台运用AI技术优化标注流程，实现90%质量控制自动化，并提供便捷的模型训练与部署工具。作为一站式视觉AI开发环境，Hasty简化了从原始图像到生产就绪模型的全过程，降低了对MLOps专业技能的需求。平台严格遵守HIPAA、GDPR和ISO-IEC 27001安全标准，保障用户数据所有权和隐私，为用户提供安全可靠的视觉AI开发体验。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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