从 65,714 个高星开源项目里，
找到你要的下一个。

pytorch-image-models 是用 Python 编写的移动端方案，用于移动应用开发。

The largest collection of PyTorch image encoders / backbones. Including train, eval, inference, export scripts, and pretrained weights -- ResNet, Re…

labelImg 是用 Python 编写的学习资料，用于系统学习与查阅，主打开源免费。

LabelImg is now part of the Label Studio community. The popular image annotation tool created by Tzutalin is no longer actively being developed, but…

Swin-Transformer 是用 Python 编写的 AI 工具，用于大模型训练与推理。

This is an official implementation for "Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows".

segmentation_models.pytorch 是用 Python 编写的 AI 工具，用于人工智能方向的建模与推理。

Semantic segmentation models with 500+ pretrained convolutional and transformer-based backbones.

pretrained-models.pytorch 是用 Python 编写的 AI 模型，提供可直接使用的模型与权重。

Pretrained ConvNets for pytorch: NASNet, ResNeXt, ResNet, InceptionV4, InceptionResnetV2, Xception, DPN, etc.

EfficientNet-PyTorch 是用 Python 编写的开源项目，主题标签有限，建议打开仓库查看具体用途。

A PyTorch implementation of EfficientNet

TensorLayer 是用 Python 编写的 AI 工具，用于人工智能方向的建模与推理。

Deep Learning and Reinforcement Learning Library for Scientists and Engineers

ml5-library 是用 JavaScript 编写的 AI 工具，用于人工智能方向的建模与推理。

Friendly machine learning for the web! 🤖

Efficient-AI-Backbones 是用 Python 编写的 AI 工具，用于人工智能方向的建模与推理。

Efficient AI Backbones including GhostNet, TNT and MLP, developed by Huawei Noah's Ark Lab.

efficientvit 是用 Python 编写的 AI 工具，用于人工智能方向的建模与推理。

Efficient vision foundation models for high-resolution generation and perception.

DAMO-YOLO 是用 Python 编写的学习资料，用于系统学习与查阅，主打速度快。

DAMO-YOLO: a fast and accurate object detection method with some new techs, including NAS backbones, efficient RepGFPN, ZeroHead, AlignedOTA, and di…

imgclsmob 是用 Python 编写的学习资料，用于系统学习与查阅。

Sandbox for training deep learning networks

PFLlib 是用 Python 编写的学习资料，用于系统学习与查阅。

Master Federated Learning in 2 Hours—Run It on Your PC!

efficientnet 是用 Python 编写的移动端方案，用于移动应用开发。

Implementation of EfficientNet model. Keras and TensorFlow Keras.

ml-cvnets 是用 Python 编写的 AI 工具，用于人工智能方向的建模与推理。

CVNets: A library for training computer vision networks

pytorch-classification 是用 Python 编写的开源项目，主题标签有限，建议打开仓库查看具体用途。

Classification with PyTorch.

torchdistill 是用 Python 编写的 AI 工具，用于人工智能方向的建模与推理，主打开源免费。

A coding-free framework built on PyTorch for reproducible deep learning studies. PyTorch Ecosystem. 🏆26 knowledge distillation methods presented at…

big_transfer 是用 Python 编写的学习资料，用于系统学习与查阅。

Official repository for the "Big Transfer (BiT): General Visual Representation Learning" paper.

pytorch_image_classification 是用 Python 编写的 AI 工具，用于人工智能方向的建模与推理。

PyTorch implementation of image classification models for CIFAR-10/CIFAR-100/MNIST/FashionMNIST/Kuzushiji-MNIST/ImageNet

caffe-model 是用 Python 编写的开源项目，主题标签有限，建议打开仓库查看具体用途。

Caffe models (including classification, detection and segmentation) and deploy files for famouse networks

MobileNet-Caffe 是用 Python 编写的移动端方案，用于移动应用开发。

Caffe Implementation of Google's MobileNets (v1 and v2)

one-pixel-attack-keras 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具，用于人工智能方向的建模与推理。

Keras implementation of "One pixel attack for fooling deep neural networks" using differential evolution on Cifar10 and ImageNet

classification_models 是用 Python 编写的移动端方案，用于移动应用开发。

Classification models trained on ImageNet. Keras.

robustness 是用 Python 编写的 AI 工具，用于人工智能方向的建模与推理。

Corruption and Perturbation Robustness (ICLR 2019)