YOLOv5教程

One-YOLOv5 是一个基于 OneFlow 后端的 YOLOv5 实现，旨在提升目标检测模型的训练速度和效率，特别适用于资源受限的环境。它兼容 OneFlow 后端，优化了模型训练时间，支持多种数据集格式，并提供详细的性能分析和优化方法，帮助用户提高模型生产率。

DE-DETRs旨在实现数据高效的目标检测，采用Transformer架构，适用于需要减少数据使用的场景。

一款助力强化学习训练的可视化工具，能让训练过程更易懂、调试更轻松，就像给复杂的训练流程装上了一扇透明的观察窗

Dore AI是一个基于AI的移动SDK，适用于iOS和Android开发者，允许他们为移动应用赋予思考和视觉能力。开发者可以通过简单的代码集成SDK，选择适合自己项目的模块。

ezML是一个基于云的平台，旨在帮助开发者快速集成计算机视觉功能，无需训练数据和机器学习代码，只需三步即可完成。通过构建管道、配置层和轻松集成到应用程序中，用户可以在短短30秒内实现自定义的计算机视觉功能。

基于FastAPI、MLflow和Streamlit的数字识别模型的完整部署实例，提供高性能API、模型管理和交互式界面，支持模型的训练和预测。

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。

OpenGait是一个灵活且可扩展的步态识别框架，旨在帮助用户设计自己的模型，并轻松与最新技术进行比较。

基于CLIP（Contrastive Language-Image Pretraining）的研究成果汇总项目，旨在整理和分享CLIP相关的研究进展，包括CLIP的训练方法、改进、数据处理、知识蒸馏、损失函数，以及在零样本、少样本和分类等任务中的应用。