awesome-object-detection 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Awesome Object Detection based on handong1587 github: https://handong1587.github.io/deep_learning/2015/10/09/object-detection.html
microsoft
Windows 效率工具集,提供窗口管理、批量重命名、取色器等系统增强功能。目前累计 14 万 star、8.7k fork,在本地项目库中星标排名约第 76 / 65722,主要语言为 C,项目始于 2019 年,采用 MIT 许可。最近状态:本周仍有提交。
适合谁:推荐给需要桌面端软件的团队:涉及 advanced-paste、color-picker、command-palette、desktop 方向。
按累计星标排序,库内共 65,722 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 65,999 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。
awesome-object-detection 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Awesome Object Detection based on handong1587 github: https://handong1587.github.io/deep_learning/2015/10/09/object-detection.html
gocv 是用 Go 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Go package for computer vision using OpenCV 4 and beyond. Includes support for DNN, CUDA, OpenCV Contrib, and OpenVINO.
mmagic 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打易用。
OpenMMLab Multimodal Advanced, Generative, and Intelligent Creation Toolbox. Unlock the magic 🪄: Generative-AI (AIGC), easy-to-use APIs, awsome mod…
Final2x 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打跨平台。
a cross-platform image super-resolution tool
BackgroundMattingV2 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 High-Resolution Background Matting
lance 是用 Rust 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。
Open Lakehouse Format for Multimodal AI. Convert from Parquet in 2 lines of code for 100x faster random access, vector index, and data versioning. C…
SerpentAI 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Game Agent Framework. Helping you create AIs / Bots that learn to play any game you own!
awesome-multimodal-ml 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
Reading list for research topics in multimodal machine learning
models 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Officially maintained, supported by PaddlePaddle, including CV, NLP, Speech, Rec, TS, big models and so on.
donut 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。
Official Implementation of OCR-free Document Understanding Transformer (Donut) and Synthetic Document Generator (SynthDoG), ECCV 2022
pix2pixHD 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Synthesizing and manipulating 2048x1024 images with conditional GANs
记录每天整理的计算机视觉/深度学习/机器学习相关方向的论文
记录每天整理的计算机视觉/深度学习/机器学习相关方向的论文
scikit-image 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Image processing in Python
openMVG 是用 C++ 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
open Multiple View Geometry library. Basis for 3D computer vision and Structure from Motion.
courses 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 a curated collection of links to various courses and resources about Artificial Intelligence (AI)
awesome-self-supervised-learning 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
A curated list of awesome self-supervised methods
EasyPR 是用 C++ 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打易用、可扩展。
(CGCSTCD'2017) An easy, flexible, and accurate plate recognition project for Chinese licenses in unconstrained situations. CGCSTCD = China Graduate…
smile 是用 Java 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Statistical Machine Intelligence & Learning Engine
pytorch-metric-learning 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打可扩展、实现清晰。
The easiest way to use deep metric learning in your application. Modular, flexible, and extensible. Written in PyTorch.
TensorFlow 2.x version's Tutorials and Examples, including CNN, RNN, GAN, Auto-Encoders, FasterRCNN, GPT, BERT example…
TensorFlow 2.x version's Tutorials and Examples, including CNN, RNN, GAN, Auto-Encoders, FasterRCNN, GPT, BERT examples, etc. TF 2.0版入门实例代码,实战教程。
BossSensor 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Hide screen when boss is approaching.
koharu 是用 Rust 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打实现清晰。
ML-powered manga translator, written in Rust.
AI算法岗求职攻略(涵盖准备攻略、刷题指南、内推和AI公司清单等资料)
AI算法岗求职攻略(涵盖准备攻略、刷题指南、内推和AI公司清单等资料)
opencvsharp 是用 C# 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
OpenCV wrapper for .NET
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 65,999 个,本站已收录 65,722 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。