《深度学习与计算机视觉》配套代码
《深度学习与计算机视觉》配套代码
yangshun
面向忙碌工程师的面试准备资料,含算法、行为面试与简历建议。目前累计 14.3 万 star、1.7 万 fork,在本地项目库中星标排名约第 72 / 65730,主要语言为 TypeScript,项目始于 2016 年,采用 MIT 许可。最近状态:近半年有提交。
适合谁:推荐给想补齐某块知识的开发者:涉及 algorithm、algorithm-interview、algorithm-interview-questions、algorithms 方向。
按累计星标排序,库内共 65,739 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 66,076 个)。
优先使用本地记录的星标快照计算近 7 天真实增量;快照不足 7 天时,按「创建以来日均获星」估算,数值旁会标注口径。
已收录 GitHub 星标过千的公开项目,附原始简介、语言、主题与活跃度。用一句自然语言描述需求,即可获得 AI 推荐。
《深度学习与计算机视觉》配套代码
《深度学习与计算机视觉》配套代码
DDColor 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
[ICCV 2023] DDColor: Towards Photo-Realistic Image Colorization via Dual Decoders
mmengine 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
OpenMMLab Foundational Library for Training Deep Learning Models
chainercv 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
ChainerCV: a Library for Deep Learning in Computer Vision
LabelMeAnnotationTool 是用 JavaScript 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Source code for the LabelMe annotation tool.
Transformer-in-Computer-Vision 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A paper list of some recent Transformer-based CV works.
3d-pose-baseline 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打易用。
A simple baseline for 3d human pose estimation in tensorflow. Presented at ICCV 17.
PixelAnnotationTool 是用 C++ 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打速度快。
Annotate quickly images.
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
redner 是用 NASL 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Differentiable rendering without approximation.
EfficientDet.Pytorch 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打可伸缩。
Implementation EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection in PyTorch
StableVideo 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打适合生产环境。
[ICCV 2023] StableVideo: Text-driven Consistency-aware Diffusion Video Editing
OpenCV-Python4.1 中文文档
OpenCV-Python4.1 中文文档
simplerecon 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
[ECCV 2022] SimpleRecon: 3D Reconstruction Without 3D Convolutions
Dassl.pytorch 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A PyTorch toolbox for domain generalization, domain adaptation and semi-supervised learning.
iOS_ML 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
List of Machine Learning, AI, NLP solutions for iOS. The most recent version of this article can be found on my blog.
torchgan 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打易用。
Research Framework for easy and efficient training of GANs based on Pytorch
transformers-interpret 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Model explainability that works seamlessly with 🤗 transformers. Explain your transformers model in just 2 lines of code.
ILearnDeepLearning.py 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打轻量。
This repository contains small projects related to Neural Networks and Deep Learning in general. Subjects are closely linekd with articles I publish…
SDT 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
This repository is the official implementation of Disentangling Writer and Character Styles for Handwriting Generation (CVPR 2023)
收集 CVPR 最新的成果,包括论文、代码和demo视频等,欢迎大家推荐!Collect the latest CVPR (Conference on Computer Vision and Pattern Recognition) r…
收集 CVPR 最新的成果,包括论文、代码和demo视频等,欢迎大家推荐!Collect the latest CVPR (Conference on Computer Vision and Pattern Recognition) results, including papers, code…
imagej2 是用 Java 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Open scientific N-dimensional image processing :microscope: :sparkler:
OmDet 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打实时。
Real-time and accurate open-vocabulary end-to-end object detection
MulimgViewer 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
MulimgViewer is a multi-image viewer that can open multiple images in one interface, which is convenient for image comparison and image stitching.
项目列表来自 GitHub 官方 Search API(stars:>1000)。单个查询最多只能返回前 1000 条,所以「同步热门」取到的是星标最高的 1000 个;要拿全量必须按星标区间拆成多个查询——本站会先查各区间的真实数量再自动切分(1k–2k 约 3.2 万个,2k–5k 约 2.1 万个,5k–20k 约 1 万个,2 万以上约 2300 个)。GitHub 上星标过千的公开仓库当前约 66,076 个,本站已收录 65,739 个。星标、简介、语言与主题均为 GitHub 原始字段,未做人工逐一核验。
中文介绍分三种来源,卡片与详情页均有标注:热门项目使用本站人工维护的条目;其余项目由程序依据语言、主题、简介中的特征词与项目数据自动生成;仓库原简介本身是中文时直接引用原文。自动生成的介绍只是对公开字段的归纳,不代表项目方表述,也不构成选型结论。
每日推荐按北京时间每天从星标 6000 以上、近 18 个月仍有提交且未归档的项目中选取,排除近 120 天已推荐过的项目,同一天内结果固定。推荐结果由规则引擎(或配置的大模型)生成,不构成选型结论。
每天每台设备可免费检索 3 次,浏览、筛选和关键词查找不消耗额度。选择下方任一方案即可继续(当前为模拟支付)。
模拟支付不会接入真实渠道,也不会产生任何扣款。