机器学习/深度学习

Blendtorch是一个 Python 框架，可将 Blender 无缝集成到 PyTorch 数据集，以便从人工视觉数据中进行深度学习。利用 Eevee，一种新的基于物理的实时渲染器，实时合...

dtreeviz 是一个用于决策树可视化和模型解释的 Python 库。目前支持scikit-learn、XGBoost、Spark MLlib和LightGBM树。 可视化的灵感来自于 R2D...

MuJoCo 全称 Multi-Joint dynamics with Contact （接触型多关节动力学），它是一个模拟接触周围环境的多关节运动的物理引擎，可用于机器人动作、生物力学、图形和...

imgaug 是一个用于机器学习实验中图像增强的库。它支持广泛的增强技术，允许轻松组合这些技术并以随机顺序或在多个 CPU 内核上执行它们；具有简单而强大的随机界面，不仅可以增强图像，还可以增强...

WeFe ( WeLab Federated Learning ) 是 Welab 汇立集团子公司天冕科技发起的开源项目，为联邦学习生态系统提供了一套好用的可靠的安全计算框架。 WeFe 是基于...

AISafety（启智重明）是一个用于对抗攻击全流程评测算法学习研究的 Python库，其主要研究内容为集成对抗攻击和噪声攻击相关的攻击算法、评测算法、加固防御算法，可灵活测试数据集质量、算法训...

CaptchaCracker 是一个开源的 Python 库，它提供了创建和应用深度学习模型来识别 Captcha 图像的功能。你可以创建一个深度学习模型，如下图所示识别 Captcha 图像中...

Transformers 是为 Jax、PyTorch 和 TensorFlow 打造的先进的自然语言处理。Transformers 提供了数以千计的预训练模型，支持 100 多种语言的文本分类...

draw_convnet 是一个用于演示卷积神经网络 (ConvNet) 的 Python 脚本。 示例图像 flag_omit=False flag_omit=True

AI Explainability 360 是一个开源工具包，内含机器学习八种前沿的可解释性方法和两个维度评价矩阵。可以帮助用户更好地理解机器学习模型在整个 AI 应用程序生命周期中使用各种技术...

InterpretML 是一个开源软件包，整合了最先进的机器学习可解释性技术。使用此包，你可以训练可解释的 glassbox 模型并解释黑盒系统。InterpretML 可帮助你了解模型的全局行...

AI_Sudoku 是一个基于 GUI 的智能数独解算器，能够从照片中提取数独谜题并解决它。 安装 下载并安装 Python3 建议使用 virtualenv，通过打开终端并键入以下内容来下载 ...

Adlik 是深度学习模型的端到端优化框架。Adlik 的目标是在云和嵌入式环境中加速深度学习推理过程。 使用 Adlik 框架，不同的深度学习模型可以以非常灵活和简单的方式以高性能部署到不同的...

Forward 是一款腾讯研发并开源的 GPU 高性能推理加速框架。它提出了一种解析方案，可直接加载主流框架模型（Tensorflow / PyTorch / Keras / ONNX）转换成 ...

Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP)是一种降维技术，可用于类似于 t-SNE 的可视化，也可用于一般的非线性降维。该算法建立在...

edges2calligraphy 使用名为 pix2pix 的神经网络将手写文字转换为中国书法字体（神经网络使用了大约 200 个赵孟頫的真迹草书文字进行训练）。 edges2calligra...

FinRL 是一个面向研究人员和从业者的开源深度强化学习 (DRL) 框架。 使命：有效地实现交易自动化。 愿景：在过去的十年中，人工智能社区已经积累了一个开源的代码海洋。将这些知识和工程特性应...

Merlion 是一个用于时间序列智能的 Python 库。它提供了一个端到端的机器学习框架，包括加载和转换数据、构建和训练模型、后处理模型输出以及评估模型性能。它支持各种时间序列学习任务，包括...

Kubric 是一个数据生成管道，用于创建具有丰富注释的半现实合成多对象视频，例如实例分割掩码、深度图和光流。 动机和设计 我们需要更好的数据来训练和评估机器学习系统，尤其是在无监督多对象视频理...

1chipML 是一个开源库，用于微控制器的基本数值运算和机器学习。 1chipML 是 LF AI & Data Foundation 的沙盒阶段项目，旨在低性能和低功耗硬件上进行数值运算和机...