PNN官网 – 医疗多模态AI处方框架

JDet是一个基于Jittor框架的开源遥感图像定向目标检测工具库，专注于高效处理和分析空中图像数据。它由清华大学CSCG组维护，支持多种主流检测模型和遥感数据集，提供从训练、测试到结果可视化的完整流程，并通过灵活的配置系统满足研究和开发需求。

tinygrad 是一个设计极简的深度学习框架，旨在提供 PyTorch 和 micrograd 之间的平衡。它以简洁性为特点，方便用户添加新的加速器，并支持推理和训练。tinygrad 实现了自动微分和张量库，并提供优化器和数据加载器等组件，支持神经网络的构建和训练。其核心优势在于极简的设计和强大的延迟执行能力，已成功用于训练 LLaMA 和 Stable Diffusion 等神经网络模型，支持在 GPU、TPU 和 FPGA 等多种加速器上运行。

Magnetron是自制的迷你版PyTorch，从零开始构建，旨在提供一个简单而强大的深度学习框架，适合研究和生产使用。它的设计初衷是帮助用户更好地理解深度学习的基本原理，并在此基础上进行模型的构建与训练。

MindSpore是一个全场景深度学习框架，旨在充分利用Ascend AI处理器的计算能力，为数据科学家和算法工程师提供友好的开发体验和高效的执行，进一步推动AI软件/硬件应用生态系统的发展与丰富。

DeepFace 是一个基于深度学习的轻量级人脸识别和面部属性分析库，专为 Python 设计。它能够高效地进行人脸识别、面部表情分析、年龄、性别、情绪和种族等属性识别。支持多种深度学习模型和常见的人脸数据集，具有出色的识别精度和跨平台兼容性。DeepFace 提供简单的 API 接口，易于集成到现有系统中，非常适合人脸验证系统、智能识别场景以及情感分析等应用的开发。

Baichuan是一个开源的多模态AI平台，专为多模态AI开发设计。它提供整合文本、图像等多模态数据的工具，支持高效的模型训练与推理，适用于复杂场景下的智能应用。平台内置多源数据预处理管道，兼容主流深度学习框架，帮助开发者快速构建多模态AI系统。

一个将Transformers与YOLO及其他单阶段检测器(SSD)结合的深度学习框架，提供高性能推理和便捷的CLI接口。支持D-FINE等先进模型，具备视频流推理、自动分布式训练等特性。适用于需要transformer增强的目标检测任务，提供Python API和Docker部署支持。

Deep-and-Wide Learning (DWL) 是一种创新的深度学习框架，通过结合高维和低维特征表示来增强数据驱动模型的精度和效率。它特别适用于训练数据有限的情况，能够显著提高模型的计算效率并减少对大规模训练数据的依赖。DWL 通过双交互通道网络 (D-Net) 实现，整合了贝叶斯降维 (BDR) 的低维特征和传统深度学习的高维特征，适用于多种分类和回归任务。

FasterTransformer是一个旨在提高Transformer模型速度和效率的工具，支持多种架构如BERT和GPT，提供高性能的推理和训练，且易于集成。它支持FP16和INT8量化技术，能够在NVIDIA GPU上实现高效的模型推理和快速训练，适合在生产环境中部署优化后的模型。

Robust Video Matting (RVM) 是一个基于PyTorch、TensorFlow、TensorFlow.js、ONNX和CoreML的强大视频抠图工具，能够提供高质量的抠图效果，并具备实时处理能力和良好的鲁棒性，适应各种视频条件。

cl-waffe2是一个基于Common Lisp的图和张量抽象的深度学习框架，具有可扩展性、内联优化、图优化、可视化和调试等特点，旨在为研究和开发提供强大的工具支持。

PaddleOCR是一个基于PaddlePaddle深度学习框架构建的开源OCR（光学字符识别）工具库，旨在为开发者提供一套全面、领先且实用的工具，以训练高质量的OCR模型并将其应用于实际场景中。它提供了多种OCR相关的前沿算法，并在此基础上构建了产业级特色模型，如PP-OCR、PP-Structure和PP-ChatOCR，覆盖了从数据生产到模型训练、压缩和预测部署的完整流程。

一个用于非因果建模的双向线性注意力实现项目，通过Triton优化模型性能，特别适合需要高效处理大量数据的AI应用

labelGo是一款基于labelImg及YOLOV5的图形化半自动标注工具，旨在通过集成YOLOV5模型，提供高效、便捷的图像标注解决方案。该工具支持多种图像格式的标注，自动生成兼容主流深度学习框架的标注文件，显著减少人工标注的工作量。

Java AI 训练平台是为 Java 程序员设计的一个综合解决方案，旨在通过 Java 技术加速 AI 模型的训练和应用开发。平台集成了 Java 版的 Pytorch 训练引擎、AI SDK 和 Web 应用，提供从模型训练到服务部署的一站式服务，特别适合图像数据深度学习和模型训练的场景。平台基于 Java 语言开发，充分利用 Java 的跨平台、高性能和安全性优势，使 AI 模型训练和应用更加高效稳定。用户可以根据实际需求定制 AI 模型，尤其在图像识别分类领域，通过调整参数和选择算法优化性能。平台提供从数据预处理到服务部署的完整流程，大幅降低 AI 应用开发的门槛和成本，且项目开源免费，支持商业使用。