deep-learning

PyTorchによるYOLOv3、YOLOv3-SPP、およびYOLOv3-tinyの実装。トレーニング、検証、推論、マルチフォーマットエクスポートを備えたリアルタイム物体検出用。

YOLOXは、MegEngine、ONNX、TensorRT、ncnn、OpenVINOに対応した高性能なアンカーフリーのYOLOであり、yolov3～v5を凌駕します。ドキュメント: https://yolox.readthedocs.io/

最先端チームのためのAIコンピューティングプラットフォーム。SkyPilotは断片化されたAIコンピューティングを単一のAIスーパーコンピューターに変換し、最先端のAIチームがカスタムインテリジェンスをより速く構築できるようにします。

🌸 BitTorrentスタイルのホームLLM実行。オフロード比で最大10倍高速なファインチューニングと推論。

MITのDeep Learning関連コース向けのチュートリアル、課題、コンペティション。

マンガ/画像の翻訳。ワンクリックで各種画像内の文字を翻訳 https://cotrans.touhou.ai/ (現在動作していません)

高性能線形代数向けCUDAテンプレートとPython DSL

研究フレンドリーな機能（PPO, DQN, C51, DDPG, TD3, SAC, PPG）を備えた、高品質な単一ファイルでの深層強化学習アルゴリズムの実装。

X-AnyLabeling: テキスト、画像、動画、マルチモーダルデータをアノテーションするための軽量で効率的かつ統一されたクロスプラットフォームデスクトップアプリケーション。多機能な内蔵ツールと最先端のAIモデルを組み合わせ、柔軟なマルチフォーマットエクスポートに対応。

衛星および航空画像を用いた深層学習の技術

🦙 LaMa Image Inpainting、フーリエ畳み込みによる解像度ロバストな大規模マスクインペインティング、WACV 2022

他のサーバー上に留まるデータに対してデータサイエンスを実行

表形式、時系列、グラフ、テキスト、画像、音声データにわたる異常検知のためのPythonライブラリ。60以上の検出器、ベンチマーク裏付けのADEngineオーケストレーション、AIエージェント向けのエージェンティックワークフローを提供。

TensorFlowベースのニューラルネットワークライブラリ

エンドツーエンド音声処理ツールキット

コンピュータビジョンに関するベストプラクティス、コードサンプル、およびドキュメント。

Pattern Recognition 2020に採択された論文「U^2-Net: Salient Object DetectionのためのネストされたU構造による深層化」のコード。

ONNX形式の事前学習済み最先端モデルのコレクション。

「Attention is All You Need」におけるTransformerモデルのPyTorch実装。

最先端のコンピュータビジョンモデルと技術に関するチュートリアルの集積。ResNetのような基盤となるアーキテクチャから、RF-DETR、YOLO11、SAM 3、Qwen3-VLといった最先端のモデルまで、すべてを探索できます。

読みやすく信頼性の高いコードのための柔軟で強力なテンソル演算（pytorch, jax, TFなど向け）

TensorFlow向けのより高レベルなAPIを特徴とする深層学習ライブラリ

時系列データに対するユーザーフレンドリーな予測および異常検知のためのPythonライブラリ。

PyTorch, TensorFlow, TensorFlow.js, ONNX, CoreML における堅牢なビデオマット処理！

このリポジトリは、機械学習/AIの技術面接ガイドとして機能することを目的としています。

OneFlowは、ユーザーフレンドリーでスケーラブルかつ効率的になるように設計された深層学習フレームワークです。

動画のハード字幕抽出とsrtファイルの生成。サードパーティAPIの申請は不要で、ローカルでテキスト認識を実現。字幕領域検出と字幕内容抽出を含む、深層学習ベースの動画字幕抽出フレームワーク。

ディープラーニングのためのAutoMLライブラリ

リアルタイムサポート、改善されたインターフェース、およびより多くの機能を備えたso-vits-svcのフォーク。

Deeplakeはエージェント向けのAIデータランタイムです。マルチモーダルなデータレイクを備えたサーバーレスPostgresを提供し、スケーラブルな検索とトレーニングを可能にします。