ultralytics 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Ultralytics YOLO27, YOLO26, YOLO11, YOLOv8 — object detection, instance segmentation, semantic segmentation, image classification, pose estimation, …
microsoft
Visual Studio Code 编辑器源码,微软开源的跨平台代码编辑器。目前累计 19.4 万 star、4.5 万 fork,在本地项目库中星标排名约第 36 / 65707,主要语言为 TypeScript,项目始于 2015 年,采用 MIT 许可。最近状态:本周仍有提交。
适合谁:推荐给写代码与文档的人:涉及 editor、electron、microsoft、typescript 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。
ultralytics 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Ultralytics YOLO27, YOLO26, YOLO11, YOLOv8 — object detection, instance segmentation, semantic segmentation, image classification, pose estimation, …
yolov5 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Ultralytics YOLOv5 in PyTorch for object detection, instance segmentation, classification, training, and export.
supervision 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
We write your reusable computer vision tools. 💜
frigate 是用 Python 编写的自动化工具,用于流程自动化编排。
NVR with realtime local object detection for IP cameras
mmdetection 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。
OpenMMLab Detection Toolbox and Benchmark
deep-learning-for-image-processing 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
deep learning for image processing including classification and object-detection etc.
Mask_RCNN 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。
Mask R-CNN for object detection and instance segmentation on Keras and TensorFlow
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".
albumentations 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打速度快、可扩展。
Fast and flexible image augmentation library. Paper about the library: https://www.mdpi.com/2078-2489/11/2/125
pytorch-grad-cam 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Advanced AI Explainability for computer vision. Support for CNNs, Vision Transformers, Classification, Object detection, Segmentation, Image simila…
cvpr2024/cvpr2023/cvpr2022/cvpr2021/cvpr2020/cvpr2019/cvpr2018/cvpr2017 论文/代码/解读/直播合集,极市团队整理
cvpr2024/cvpr2023/cvpr2022/cvpr2021/cvpr2020/cvpr2019/cvpr2018/cvpr2017 论文/代码/解读/直播合集,极市团队整理
deep_learning_object_detection 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A paper list of object detection using deep learning.
X-AnyLabeling 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打轻量、可扩展、跨平台。
X-AnyLabeling: A lightweight, efficient, and unified cross-platform desktop application for annotating text, image, video, and multimodal data, comb…
GroundingDINO 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。
[ECCV 2024] Official implementation of the paper "Grounding DINO: Marrying DINO with Grounded Pre-Training for Open-Set Object Detection"
YOLOX 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打高性能、开源免费。
YOLOX is a high-performance anchor-free YOLO, exceeding yolov3~v5 with MegEngine, ONNX, TensorRT, ncnn, and OpenVINO supported. Documentation: https…
yolov3 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打轻量、实时。
PyTorch implementation of YOLOv3, YOLOv3-SPP, and YOLOv3-tiny for real-time object detection with training, validation, inference, and multi-format …
techniques 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Techniques for deep learning with satellite & aerial imagery
rf-detr 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。
RF-DETR is a real-time object detection and segmentation model architecture developed by Roboflow, SOTA on COCO, designed for fine-tuning. [ICLR 2026]
notebooks 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A collection of tutorials on state-of-the-art computer vision models and techniques. Explore everything from foundational architectures like ResNet …
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
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
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
mmdetection3d 是用 Python 编写的运维工具,用于部署、编排与监控。
OpenMMLab's next-generation platform for general 3D object detection.
automl 是用 Jupyter Notebook 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。
Google Brain AutoML
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。