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GitHub 上这几个开源项目,让我大开眼界!

GitHubDaily • 1 周前 • 16 次点击  
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大家好,我是小 G。

近,有同学问我们,感觉学习遇到了瓶颈,听说尝试操作一些开源项目可以有效提升,想知道有没有什么好玩又有挑战的项目推荐。

于是我们精心盘点了几个 GitHub 上或实用,或有趣的 AI 开源项目,一起来看看吧!

EISeg

业界首个高性能交互式自动标注工具

EISeg 是由 PaddleSeg 团队联合 PPSIG Models-CV 小组韩霖、陈奕舟 2 位 SIG 成员发布的业界首个高性能的交互式分割自动标注工具。该工具可通过一次点击即可选取待标注目标,无需耗费大量精力依次选点,高效实用!除此之外,EISeg 支持多种图像及标注格式,轻松胜任目标检测、语义分割等标注任务,兼容大部分深度学习视觉套件。

传送门:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg/tree/release/2.2/contrib/EISeg

Paddle Fewshot Learning (PaddleFSL)

小样本学习工具包

PaddleFSL 是基于飞桨的小样本学习工具包,旨在降低小样本学习研究和应用的设计与时间成本,内置多种经典小样本策略以及低层次的工具函数与接口,使用者可轻松完成小样本训练任务,甚至是新的小样本策略。除此之外,在代码仓库中作者还提供了大量小样本论文、数据集等学习资源,小样本入门有这个项目就够了!

传送门:https://github.com/tata1661/FSL-Mate/tree/master/PaddleFSL

(另外,链接内附赠高质量领域理解手册【小样本学习综述】 ESI 2021 高引论文 / CSUR 2019-2021 最高引论文,赶紧关注吧!)

PyCorrect

中文文本纠错工具

汉语的表达能力丰富且多样,相较于英文纠错,“词” 粒度和语境判断显然不足以满足汉语的纠错需求。Pycorrector 就是这样一款优秀的深度学习中文文本纠错工具,其可对音、形、缩写、语境、顺序等 8 种常见的错误形式进行检测和纠正,也可应用于简单的稿件检测和论文错字检测。

传送门:https://github.com/shibing624/pycorrector

AgentOCR

支持核显加速的 OCR 工具

AgentOCR 是一款基于 PaddleOCR 但更加适合桌面部署的增强版 OCR 工具箱,隶属于 AgentMaker 开发小组。在推理方面其不仅继承了 PaddleOCR 超轻量级模型的速度优势,还率先支持了 Windows DirectX 推理加速(DML),使得推理支持核显且不挑显卡,释放硬件性能!除此之外 AgentOCR 还配备了图形化半监督自动标注工具、普通车牌识别、一键服务化指令等常见 OCR 能力,增强用户体验!

传送门:https://github.com/AgentMaker/AgentOCR

QGUI

轻量级、低门槛 GUI 框架

QGUI 是一款基于 Tkinter 的 0.1MB 轻量级 Python 图形化程序生成框架。在使用难度方面,开发者无需过多担心图形化开发的学习成本,几行代码即可为个人深度学习程序提供图形化界面。此外,QGUI 还内置了不限于飞桨、LayUI 等多种主题风格,无需过多配置,一行代码轻松完成!

传送门:https://github.com/QPT-Family/QGUI

Face.evoLVe

高性能人脸识别库

目前人脸识别开源项目众多,但真正能方便快捷拿来就用、性能指标业界领先的开源库并不多,而最近刚刚开源的 face.evoLVe 绝对是不容忽视的力量。作者不仅开源了代码(包括人脸识别的训练和测试的各个环节)和高精度预训练模型,连业界主流的数据集也都提供给大家下载,方便学术界和工业界使用和进一步研究,强烈推荐大家关注!

传送门:https://github.com/ZhaoJ9014/face.evoLVe

飞桨版本开源代码:https://github.com/ZhaoJ9014/face.evoLVe/tree/master/paddle

全新 OpenCV 5.0

OpenCV 是一个跨平台的开源的计算机视觉库,提供了 Python、Ruby、MATLAB 等语言的接口。此次更新的 OpenCV5.0 不仅仅支持常规的图像分类、目标检测、图像分割和风格迁移功能,还引入上百个的 CV 方向任务。同时还支持更多深度学习框架,例如在 OpenCV DNN 模块中增加 PaddlePaddle 飞桨模型的支持。飞桨一系列特色模型可快速通过 OpenCV 进行加载和推理,极大方便了应用开发者,大大加速开发流程。

传送门:https://github.com/opencv/opencv

欢迎大家点开 GitHub 链接学习源码或获取工具包,如果你觉得好用也欢迎给作者 Star 支持。

看了这么多优秀的项目,大家是否想要与项目作者更进一步的交流呢?

飞桨开发者说直播为大家邀请到了上述推荐的千星项目中的 4 位优秀作者,与大家分享项目开发过程中的心得体会!

对于上述推荐项目如果希望进一步的讨论,或想要推荐自己的项目,欢迎大家扫码进群!此次系列分享的时间和观看链接会在群里同步。同时也邀请大家准时到飞桨 PaddlePaddle 的 B 站账号,参与我们的直播讨论!

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本文地址:http://www.python88.com/topic/121309
 
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