segmentation_models 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Segmentation models with pretrained backbones. Keras and TensorFlow Keras.
practical-tutorials
项目驱动学习教程合集,通过一步步做完整项目来掌握一门技术。目前累计 28.8 万 star、3.7 万 fork,在本地项目库中星标排名约第 16 / 65705,主要语言为 Python,项目始于 2017 年,采用 MIT 许可。最近状态:本周仍有提交。
适合谁:推荐给想补齐某块知识的开发者:涉及 beginner-project、cpp、golang、javascript 方向。
按累计星标排序,库内共 65,705 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 65,968 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。
segmentation_models 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Segmentation models with pretrained backbones. Keras and TensorFlow Keras.
pytorch-cifar100 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Practice on cifar100(ResNet, DenseNet, VGG, GoogleNet, InceptionV3, InceptionV4, Inception-ResNetv2, Xception, Resnet In Resnet, ResNext,ShuffleNet,…
mmpretrain 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
OpenMMLab Pre-training Toolbox and Benchmark
tf-faster-rcnn 是用 Python 编写的移动端方案,用于移动应用开发,主打速度快。
Tensorflow Faster RCNN for Object Detection
YOLOv5-Lite 是用 C++ 编写的移动端方案,用于移动应用开发。
🍅🍅🍅YOLOv5-Lite: Evolved from yolov5 and the size of model is only 900+kb (int8) and 1.7M (fp16). Reach 15 FPS on the Raspberry Pi 4B~
image-quality-assessment 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Convolutional Neural Networks to predict the aesthetic and technical quality of images.
MobileNet-SSD 是用 Python 编写的移动端方案,用于移动应用开发。
Caffe implementation of Google MobileNet SSD detection network, with pretrained weights on VOC0712 and mAP=0.727.
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.
🍅 Deploy ncnn on mobile phones. Support Android and iOS. 移动端ncnn部署,支持Android与iOS。
🍅 Deploy ncnn on mobile phones. Support Android and iOS. 移动端ncnn部署,支持Android与iOS。
RFBNet 是用 Python 编写的移动端方案,用于移动应用开发,主打速度快。
Receptive Field Block Net for Accurate and Fast Object Detection, ECCV 2018
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)
HyperPose 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打速度快、可扩展。
Library for Fast and Flexible Human Pose Estimation
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.
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 65,968 个,本站已收录 65,705 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。