YOLO-NAS Pose开源项目 – 高效的深度学习训练框架

Lobe 是一款免费且易于使用的应用程序，用户可以训练自定义机器学习模型并将其融入自己的应用中。它提供了可视化编程界面，支持多种任务，如图像分类、目标检测和数据分类。用户只需下载应用，收集并标记图像或数据，Lobe 会基于标记的示例自动训练模型，用户可以使用摄像头或图像来测试模型，并在改进预测后将其导出到应用中进行部署。

ModelScope是一个基于'模型即服务'(MaaS)理念的开源平台，整合了AI社区最先进的机器学习模型，覆盖计算机视觉(CV)、自然语言处理(NLP)、语音、跨模态和科学计算等多个领域。它提供统一的接口和实现，支持模型的推理、训练和评估，简化了模型在现实世界应用中的使用过程。平台公开了超过700个模型，支持从文本生成到图像处理等多种场景，并可与Hugging Face等社区集成扩展资源。

Avumi是一个时尚科技平台，致力于为在线购物者提供数字化的服装试穿体验。该平台利用AI、计算机视觉和3D算法的独特组合，帮助用户在时尚品牌的网站上进行虚拟试衣。

STAR是由南京大学、字节跳动、西南大学联合推出的创新视频超分辨率框架，旨在从低分辨率视频生成高分辨率视频，同时保持细节清晰度和时间一致性。该项目整合了强大的文本到视频扩散模型，增强了视频的空间细节和时间建模能力。STAR引入了局部信息增强模块（LEM），在全局注意力块之前丰富局部细节，减轻复杂退化引入的伪影问题。此外，STAR还推出了动态频率（DF）损失，引导模型在不同扩散步骤中关注不同频率成分，从而提高恢复保真度。

PrimeQA是一个先进的多语言问答研究与开发的主要资源库，支持最新的深度学习模型，易于扩展和定制，并提供多种数据集与基准测试，适用于实时问答和批量处理场景。

这个项目能分析图像中对象之间的关系，是一个将Meta的Segment-Anything模型与ECCV'22论文相结合的演示：Panoptic Scene Graph Generation。

Zeno Build旨在帮助开发人员快速构建、比较和迭代使用大型语言模型应用的工具，提供简单的代码示例和实验管理功能。

一个开源的LLM训练与推理一体化平台，让大模型的开发和部署变得简单高效。

艾伦人工智能研究所致力于推动人工智能领域的前沿研究，特别是在自然语言处理、计算机视觉和机器学习等领域。该机构通过开放资源和数据集，促进学术界与产业界的合作，旨在为社会带来积极的技术变革。

opencv_contrib是OpenCV的额外模块库，包含了许多未包含在OpenCV主仓库中的功能和算法。它提供了大量额外的图像处理和计算机视觉算法，支持深度学习模型的应用和集成，并包含了许多实验性和前沿的计算机视觉技术。此外，opencv_contrib还提供了丰富的工具和插件，进一步扩展了OpenCV的功能。

FaceLit是一个神经网络驱动的3D重光照人脸生成项目，能够生成在不同光照条件下的人脸图像，广泛应用于计算机视觉和虚拟现实领域。

《机器人学、视觉与控制（第三版）》的Python代码实例库，提供第三版教科书中的算法实现，助力机器人与计算机视觉领域的学习和研究。该项目包含多种与机器人学和计算机视觉相关的算法实现，适合用于教学和实践相结合的学习方式。

OpenCV Zoo是由OpenCV提供的预训练深度学习模型和算法集合，适用于各种计算机视觉任务。该项目包含了多种预训练模型，支持多种深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch和ONNX，并提供了易于使用的API，方便将模型集成到应用中。项目开源且社区驱动，定期更新新模型和改进。

Verificient是一家专注于生物识别、计算机视觉和机器学习的公司，提供世界级的数字身份验证和在线远程监控解决方案。其产品可帮助高等教育机构、K12学校和企业确保在线评估的完整性，防止考试不当行为，并安全地验证用户身份。

ViLMedic是一个模块化框架，专门用于医学领域的视觉和语言多模态研究。它提供了预训练模型，并实现了多种医学图像和文本任务的解决方案，包括医学问答、放射学报告生成和总结，以及自监督学习等。

该项目提供了一种利用多模态半监督学习进行文本识别的方法，结合了标记和未标记数据以提高识别精度。