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GitHub上Star最高的5个机器学习项目

 编程资源库
发布于 08/22 16:07
字数 874
阅读 13
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1、 face-recognition

项目地址:https://github.com/ageitgey/face_recognition

世界上最简单的面部识别工具,它为Python和命令行提供了一个应用程序编程接口(API)。它可以被用来识别图像中的人脸。它使用dlib最先进的人脸识别算法构建。深度学习模型在LFW(Labeled Faces in the Wild)上具有99.38%的准确度。

它还提供了一个简单的face_recognition命令行工具,它允许你通过命令行对图像文件夹进行面部识别!

该库还可以处理实时人脸识别

 

2、fastText by FacebookResearch

项目地址:https://github.com/facebookresearch/fastText

fastText是Facebook团队的一个开源免费库,用于文本分类。它是轻量级的,允许用户学习文本表示和句子分类器。它可运行于标准的通用硬件上。该模型也可以被压缩到移动设备上。

文本分类是许多应用程序的核心问题,如垃圾邮件检测,情绪分析或智能回复。文本分类的目标是将文档(例如电子邮件,帖子,文本消息,产品评论等)分配给多个类别。

对于NLP爱好者来说,这是一个非常有用的资源。

 

3、awesome-tensorflow

项目地址:https://github.com/jtoy/awesome-tensorflow

这是一组可以帮助你了解和利用TensorFlow。github repo包含一系列精选的有趣的TensorFlow实验、库和项目。

TensorFlow是由Google开发设计的端到端机器学习开源平台。它拥有完善的生态系统,包含工具,库和社区资源等,可让研究人员通过ML创造最先进的技术。使用它开发人员可以轻松构建和部署ML驱动的应用程序

 

4、 predictionio by Apache

项目地址:https://github.com/apache/predictionio

Apache PredictionIO是面向开发人员,数据科学家和终端用户的开源机器学习框架。用户可以使用此框架构建、部署和测试ML应用程序。

它甚至支持事件收集,评估和查询预测结果。它基于可扩展的开源服务,如Hadoop,HBase等。

就机器学习而言,它从根本上减轻了开发人员的负担。

 

5、Style2Paints

项目地址:https://github.com/lllyasviel/style2paints

该存储库与上述所有存储库略有不同,因为它由于资金短缺而被关闭!这是一个非常有趣的概念,它将AI用于图像上色。

创建者声称Style2paints V4是当前最好的AI着色工具,认为它与以前的端到端图像转换方法不同,因为它是第一个在现实工作流程中对线稿上色的AI。大多数人类艺术家都熟悉这个工作流程:

素描 - > 颜色填充/扁平化 - > 渐变/细节添加 - > 阴影

Style2Paints就是根据此流程设计的。你只需要点击2次鼠标就可以从最左边的图像生成中间图像。

只需再点击4次,这就是你得到的

来源:开源最前线

                         

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本文转载自:https://mp.weixin.qq.com/s/SZlIsGjO-vrwkY8o-dkGfw

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