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pygod

图形异常检测的Python库

PyGODPython图异常检测PyTorchGraph Outlier DetectionGithub开源项目

PyGOD是一个用于图形异常检测的Python库，支持超过10种检测算法，可应用于社交网络和安全系统中的异常检测。该库基于PyTorch和PyTorch Geometric，提供一致的API、详细的文档和互动示例，支持节点、边和图级别的检测任务。与PyG数据对象完全兼容，并具备处理大规模图数据的扩展能力，简化了图数据的处理流程。

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介绍相关项目
torch-dreams - 神经网络可视化与解释性增强工具
GithubTorch-Dreams可解释性图像生成开源项目特征可视化神经网络
Torch-Dreams是一个Python库，专注于神经网络可视化和增强模型可解释性。它提供特征可视化、通道激活和多模型同步可视化等功能，支持批量处理和自定义变换。这个工具适合研究人员分析深度学习模型内部机制，也可用于生成艺术创作。
darts - Python中易于使用的时间序列预测与异常检测库
DartsGithub开源项目异常检测时间序列概率预测深度学习
Darts是一个用户友好且灵活的Python库，专注于时间序列的预测与异常检测。它提供了一系列从ARIMA到深度神经网络的多样化模型，通过统一的fit()和predict()接口简化操作，类似于scikit-learn。此外，Darts支持包括多变量和外部数据在内的复杂时间序列处理，并为大规模数据集提供高效解决方案。它还拥有全面的异常检测功能，允许进行深入的异常分析和评分。
imgutils - 全面的动漫图像处理Python库 集成多种AI技术
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imgutils是一个功能丰富的Python库，专为动漫风格图像处理而设计。该库集成了多种先进AI模型，提供差分检测与聚类、角色图像预训练、物体检测、线稿生成等功能。此外，imgutils还支持单色图像检测、图像分级、标签生成和截断图像检查等实用工具。这些功能使其成为处理动漫图像数据集和进行图像分析的理想选择。
a-PyTorch-Tutorial-to-Object-Detection - PyTorch物体检测模型教程与实现
GithubPyTorch单发多框检测卷积神经网络多尺度特征图对象检测开源项目
本教程详细指导如何使用PyTorch实现物体检测模型，包括模型构建、训练、评估和推理等环节。采用高效的单次多框检测（SSD）算法，介绍多尺度特征图、先验框和非极大值抑制等关键概念。适合具备PyTorch和卷积神经网络基础的学习者，教程提供中文翻译版便于理解和应用。
GraphScope - 统一分布式图计算平台
GithubGraphScopePython接口分布式系统图计算大规模图处理开源项目
GraphScope是一个统一的分布式图计算平台，通过Python接口在计算机集群上执行各种图操作。它整合了GRAPE、MaxGraph和Graph-Learn等技术，分别用于图分析、交互式查询和图神经网络计算，并利用Vineyard存储实现高效内存数据传输。该平台能够处理大规模图数据，适用于复杂的图计算场景，为用户提供全面的图数据处理解决方案。
geoopt - 黎曼流形优化的PyTorch扩展库
GithubPyTorchgeoopt开源项目流形深度学习黎曼优化
geoopt是一个专门用于黎曼流形优化的PyTorch扩展库。它提供多种黎曼流形、优化器和采样器,实现流形感知优化。该库支持自定义张量和参数,包括投影、平行传输等流形操作,以及RiemannianSGD、RiemannianAdam等优化器。geoopt适用于非欧几里得空间中的各类机器学习任务优化。
pylabel - 图像数据集转换与标注工具
GithubPyLabelPython包图像数据集开源项目注释转换目标检测
PyLabel是一个Python包，可用于为计算机视觉模型（如PyTorch和YOLOv5）准备图像数据集。该工具支持在不同标注格式之间进行转换（如COCO到YOLO），并在Jupyter notebook中提供AI辅助标注功能。PyLabel允许使用单行代码转换标注格式，将注释数据存储在pandas DataFrame中便于分析，按类分层将数据集分为训练集、测试集和验证集，并支持带边界框的图像可视化，从而使图像数据处理更高效便捷。
graph-fraud-detection-papers - 高级基于图神经网络的欺诈和异常检测方法
Anomaly DetectionAwesome Graph Fraud DetectionFake News DetectionFraud DetectionGNNGithub开源项目
此页面收集了使用图神经网络(GNN)和其他图分析技术进行欺诈和异常检测的科研资源和论文，涵盖最新的研究进展，如网络安全、伪造新闻检测和信用卡欺诈检测等领域。这些资源不仅包含学术论文，还提供项目代码链接，便于复现和深入研究。无论是学术研究者还是行业从业者，都能在这里找到有价值的参考资料和工具。
OBBDetection - 多框架支持的开源目标检测工具箱 提供灵活表示方法
GithubMMdetectionOBBDetection开源项目深度学习目标检测计算机视觉
OBBDetection是基于MMdetection v2.2的开源目标检测工具箱。它支持多种检测框架，包括RoI Transformer和Gliding Vertex等。该工具箱提供灵活的检测框表示方法，涵盖水平边界框、定向边界框和4点框。OBBDetection实现了S2ANet、Oriented R-CNN等多种最新定向目标检测方法，同时也兼容多种水平检测算法。作为一个全面的目标检测工具，它继承了MMdetection的特性，适用于各种复杂场景的目标检测任务。
gotch - Go语言深度学习框架 基于PyTorch C++ API的高性能实现
GPU支持GithubPytorch开源项目张量操作深度学习神经网络
Gotch是基于PyTorch C++ API (Libtorch)开发的Go语言深度学习框架。它实现了全面的张量操作、动态计算图、JIT接口和预训练模型加载等功能,同时支持CPU和GPU。Gotch采用纯Go API设计,便于构建和训练神经网络模型,适合深度学习研究和应用开发。
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