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pygod

图形异常检测的Python库

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。

mmdetection - MMDetection:基于PyTorch的高效目标检测工具箱
GithubMM-Grounding-DINOMMDetectionOpenMMLabPyTorchRTMDet开源项目
MMDetection是一款专为目标检测、实例分割和全景分割任务设计的工具箱,采用模块化设计,支持多种检测任务,具备高效GPU运算能力。其性能与其他顶级代码库相媲美,且不断保持前沿。结合COCO挑战赛冠军经验,MMDetection提供先进的检测结果,并与MMEngine和MMCV无缝整合,进一步提升研究和应用效果。最新的RTMDet模型在参数-准确率优化及实时实例分割和旋转目标检测上表现出色。
torchsde - 提供GPU支持的随机微分方程求解器
GANGithubNeural SDEPyTorchSDE solverstochastic differential equation开源项目
这个库提供了支持GPU和高效反向传播的随机微分方程(SDE)求解器。其使用Python和PyTorch开发,安装方便,并附有丰富的示例。用户可以通过简单的代码示例快速入门,并通过文档进一步学习。除了基础功能外,还包括潜在SDE和GAN中的SDE等高级应用示例。适用于在高性能计算环境中执行复杂SDE模型的研究人员和开发者。
guardrails - 构建可靠AI应用的Python框架
AI应用GithubGuardrailsPython框架开源项目结构化数据风险检测
Guardrails是一个Python框架,专为构建可靠的AI应用程序而设计。它提供输入/输出保护功能,通过检测、量化和缓解风险,确保应用程序安全。借助Guardrails Hub,用户可以访问多种预构建验证器,组合多个验证器以创建强大的防护系统。Guardrails还支持从LLM生成结构化数据,适用于专有和开源模型。提供便捷的安装和使用指南,支持自定义验证器的创建和贡献,是AI开发者的理想工具。
medpy - 医学图像处理的Python库和工具集
GithubMedPyPython库医学图像处理开源软件开源项目数据分析
MedPy是一个开源的医学图像处理Python库,专注于高维图像处理。它提供丰富的功能和脚本集合,支持PyPI和Conda-Forge安装。MedPy具有完善的文档和教程,适用于Python 3及以上版本。该项目在GitHub上维护,为医学图像处理研究和应用提供了有力支持。MedPy支持医学图像的分割、配准、滤波等多种处理任务,广泛应用于放射学、神经影像学等医学领域。
PySODEvalToolkit - Python图像分割评估工具包
GithubPR曲线PySODMetricsPython工具箱图像分割评估开源项目评估指标
PySODEvalToolkit是一个Python工具包,用于评估图像灰度和二值分割算法的性能。它提供多种评估指标如MAE、F-measure和E-measure,适用于显著性目标检测和伪装目标检测等任务。该工具支持批量评估多个数据集和方法,可生成PR曲线等可视化结果,并具备多线程加速和结果导出功能。PySODEvalToolkit为研究人员提供了全面而高效的图像分割评估解决方案。
graphics - 深度学习与计算机图形学的融合框架
3D视觉GithubTensorFlow Graphics开源项目机器学习神经网络计算机图形学
TensorFlow Graphics是一个融合深度学习与计算机图形学的开源框架。它提供可微分的图形和几何层,包括相机模型、反射模型、空间变换和网格卷积等,同时支持3D可视化。这些工具可用于开发和优化3D视觉任务的机器学习模型,如物体姿态估计、材质分析和语义分割。该框架致力于帮助研究人员和开发者更高效地解决复杂的3D视觉问题。
Anomify - 实时异常检测平台 提升指标监控效率
AI工具Anomify告警系统实时分析异常检测指标监控
Anomify为实时异常检测平台,致力于优化指标监控流程。平台采用先进算法分析数据,实时检测异常并告警,减少误报并加速问题解决。适用对象包括管理者、SRE和DevOps工程师,支持多种时间序列数据库和通知方式,有助于提升系统性能监控效率,快速识别和处理问题。
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。
py-gpt - 多功能桌面AI助手,支持多模式与模型集成
DALL-E 3GPT-4GithubLangchainOpenAI APIPyGPT开源项目
PyGPT是一款桌面AI助手,提供与OpenAI语言模型GPT-4、GPT-4 Vision和GPT-3.5的直接互动,并通过Langchain集成其他LLMs。支持对话、生成、辅助和图像处理等多种功能,使用DALL-E 3进行图像生成,利用GPT-4 Vision进行图像分析。支持文件系统操作、Python代码生成和执行、系统命令、电文语音合成和识别,集成微软Azure、Google、Eleven Labs和OpenAI的服务。多模态插件支持,适用于文本交互、系统自动化、日常辅助、视觉应用和代码生成。
pytorch-CycleGAN-and-pix2pix - PyTorch中的高效CycleGAN和pix2pix图像翻译
CycleGANGithubPyTorchpix2pix图像翻译开源项目神经网络
该项目提供了PyTorch框架下的CycleGAN和pix2pix图像翻译实现,支持配对和无配对的图像翻译。最新版本引入img2img-turbo和StableDiffusion-Turbo模型,提高了训练和推理效率。项目页面包含详细的安装指南、训练和测试步骤,以及常见问题解答。适用于Linux和macOS系统,兼容最新的PyTorch版本,并提供Docker和Colab支持,便于快速上手。
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