DPT开源项目 – 密集预测的视觉Transformer

一个包含多种自然语言处理教程的项目，涵盖了Transformer等模型的实现和应用。

一个深度学习论文的学习项目，包含超过60篇论文的代码实现和详细注释，支持在线阅读和中文版。

Timm是一个开源的计算机视觉库，专注于提供高效且易用的深度学习模型，涵盖了图像分类、目标检测、语义分割等任务，支持多种预训练的模型，广泛应用于各类视觉任务。

GroupMixFormer是一种高效神经网络架构，基于Group-Mix Attention机制，旨在显著提升各种视觉任务的性能，特别是在图像分类、目标检测和语义分割等领域。

Depth Pro 是一个基础模型，用于零样本度量单目深度估计，能够在不到一秒的时间内生成清晰的深度图。它结合了真实和合成数据，利用高效的多尺度视觉变换器，提供高分辨率和准确的深度测量，适用于各种视觉任务。

MMSegmentation 是 OpenMMLab 项目的一部分，旨在为研究人员和开发者提供一个灵活、高效且标准化的平台，用于重新实现现有方法并开发新的语义分割算法。它支持多种流行的语义分割框架，如 PSPNet、DeepLabV3、PSANet、DeepLabV3+ 等，并且具有模块化设计，允许用户通过组合不同模块来构建自定义的语义分割框架。

deep-table 是一个基于 PyTorch 框架实现的深度学习工具，专注于表格数据的处理和建模。它支持各种最先进的深度学习算法，并特别集成了自监督学习技术，适用于结构化数据的机器学习任务。

GIMP的OpenVINO™ AI插件，功能包括超分辨率、风格迁移、修补、语义分割和Stable-Diffusion等，帮助用户提升图像处理能力，创造出更具艺术感的作品。

kan-gpt是一个结合Kolmogorov-Arnold Networks（KAN）特性的GPT模型，使用PyTorch框架实现。该项目在Tiny Shakespeare数据集上进行了训练和测试，表现优于传统的MLP-GPT模型。作为一个开源项目，kan-gpt不仅便于社区贡献和进一步研究，还为自然语言处理任务提供了新的解决方案。

MockingBird是一个AI拟声开源项目，能够在5秒内克隆声音并生成任意语音内容，特别支持中文普通话。项目基于PyTorch框架，支持在Windows、Linux、Mac操作系统上运行。提供了详细的部署教程、训练教程和使用教程，用户可以通过训练自己的模型或使用预训练模型来生成语音。项目还支持Web服务器部署，方便远程调用。

只依赖pytorch、transformers、numpy、tensorboardX，专注于文本分类、序列标注的极简自然语言处理工具包

Depth Anything V2 是一种单目深度估计的强大基础模型，显著改善了细节刻画和鲁棒性。它提供更快的推理速度、更少的参数和更高的深度精度，适用于各种单目深度估计应用。项目提供了四种不同规模的预训练模型，支持图像和视频的深度估计，并且可以通过 Transformers 和 Apple Core ML 进行便捷的使用。

SegViT是一个基于纯视觉变换器的语义分割项目，旨在提高图像分割任务的效率和性能。它能够处理多种图像分割任务，适应不同的应用场景，为研究人员和开发者提供了强大的工具。

SegModel是一个基于Caffe的轻量级深度学习库，专注于语义分割任务，具有高效的架构，支持结构化补丁预测，并结合了上下文条件随机场（CRF）和引导CRF技术，方便与现有Caffe项目集成。

《Fastai & Pytorch深度学习入门》第二版代码，由fast.ai提供，目前正在开发中。该项目旨在通过提供深度学习的入门教程和代码示例，帮助初学者和进阶学习者快速掌握深度学习的基础知识和实践技能。项目基于PyTorch框架，易于上手，包含丰富的实践案例和项目，持续更新，紧跟最新技术发展。