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yolort

简易高效的YOLOv5目标检测工具

yolort项目致力于简化和优化YOLOv5的训练与推理。采用动态形状机制,结合预处理和后处理,支持LibTorch、ONNX Runtime、TVM、TensorRT等多种后端的轻松部署。项目遵循简洁设计理念,安装与使用便捷,支持通过PyPI和源码安装。提供丰富的推理接口示例和详细文档,使目标检测更为轻松,适用于广泛的应用场景。

jittor - 高性能实时编译深度学习框架,集成多种先进模型库
GithubJIT编译JittorPython开源项目深度学习框架高性能
Jittor是一个基于实时(JIT)编译和元操作符的高性能深度学习框架。它支持Python前端,CUDA和C++后端,能够生成针对不同模型的高效代码。Jittor提供了丰富的模型库,涵盖图像识别、检测、分割、生成、可微渲染、几何学习和强化学习等领域。安装方式多样,环境配置简便,并且包含详尽的教程和文档,帮助用户快速入门。
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
EasyCVGithubPyTorch图像分类开源项目目标检测自监督学习
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。
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。
attorch - 易于修改的Python神经网络模块
GithubPyTorchTritonattorch开源项目深度学习神经网络模块
attorch是一个基于OpenAI Triton的PyTorch模块子集,提供易于修改的高效神经网络模块。支持自动混合精度、计算机视觉和自然语言处理相关层。
ai-toolkit - AI模型训练与优化的多功能工具集
AI ToolkitFLUX.1GithubLoRA图像生成开源项目模型训练
AI-toolkit是一款功能丰富的AI模型工具集,包含FLUX.1训练、LoRA提取和模型合并等功能。它还支持批量图像生成、LoRA权重调整和滑块训练等高级特性,并提供扩展系统供用户自定义功能。这个工具集主要适用于24GB及以上显存的GPU,为AI模型开发者和研究人员提供灵活高效的解决方案。
pytracking - 基于PyTorch的开源视觉目标跟踪和视频对象分割框架
GithubPyTorch开源项目深度学习视觉目标跟踪视频目标分割计算机视觉
PyTracking是基于PyTorch的开源视觉目标跟踪和视频对象分割框架。它实现了多个先进的跟踪算法,如TaMOs、RTS和ToMP,并提供完整的训练代码和预训练模型。该框架包含用于实现和评估视觉跟踪器的库,涵盖常用数据集、性能分析脚本和通用构建模块。其LTR训练框架支持多种跟踪网络的训练,提供丰富的数据集和功能。
doctr - 由深度学习提供支持的无缝、高性能和可访问的库,用于 OCR 相关任务
GithubOCRPyTorchTensorFlowdocTR开源项目文本识别
docTR提供高效、准确的OCR解决方案,支持PDF和图像文件,基于TensorFlow 2和PyTorch。能快速检测识别文档文字,并提供多种处理旋转文档选项。用户可使用预训练模型快速上手或自定义架构。解析结果可视化且支持导出为JSON格式,方便后续处理和分析。
poutyne - 简化PyTorch开发 加速神经网络训练
GithubPoutynePyTorch开源项目模型训练深度学习神经网络
Poutyne是一个简化的PyTorch深度学习框架,能够处理神经网络训练中的大量样板代码。该框架提供简洁的模型训练接口、丰富的回调函数及自动检查点保存功能,显著提升开发效率。Poutyne兼容最新版PyTorch和Python 3.8+,适合需要快速构建和训练神经网络的研究人员及开发者。
boxmot - BoxMOT:支持分割、目标检测和姿态估计的多对象跟踪模块
BoxMOTGithubYolov8多目标跟踪姿态估计开源项目目标检测
BoxMOT项目提供可插拔的多对象跟踪模块,支持分割、目标检测和姿态估计。提供适用于各种硬件配置的跟踪方法,包括CPU和GPU。兼容多种ReID模型及Yolov8、Yolo-NAS、YOLOX等目标检测模型,并通过快速实验脚本提高实验效率。
yolov8m-building-segmentation - 卫星图像中YOLOv8建筑物分割的精准实现
GithubHuggingfaceYOLOv8ultralyticsplus卫星建筑分割图像分割开源项目模型
该模型专注于通过Yolov8m实现卫星图像中建筑物的精准分割,借助PyTorch以提高分析准确性,mAP@0.5的精度分别为0.62261和0.61275。使用ultralyticsplus库及Python示例可实现快速图像加载与预测,适合高精度建筑物分割的应用需求。
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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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