10月份GitHub上热门Python开源项目排行,


10月份GitHub上最热门的Python开源项目排行已经出炉啦,一起来看看上榜详情吧:

1.pytorch-image-models

https://github.com/rwightman/pytorch-image-models Star 14294

pytorch-image-models整合了PyTorch的许多图像模型、脚本和预训练参数。除了来自Torchvision等现有的仓库的模型,作者自己也提供了一些模型。

2.yolov5

https://github.com/ultralytics/yolov5 Star 18160

YOLO是一个实时目标检测框架,其意思是 You Only Look Once(你只看一次)。也就是说待检测的目标图像仅会通过全卷积神经网络(FCNN)一次。据介绍,YOLOv5是当前所有已知 YOLO 实现中的当前最佳(SOTA)。

3.transformers

https://github.com/huggingface/transformers Star 53672

Transformers是TensorFlow 2.0和PyTorch的最新自然语言处理库,Transformers(以前称为pytorch-transformers和pytorch-pretrained-bert)提供用于自然语言理解(NLU)和自然语言生成(NLG)的最先进的模型(BERT,GPT-2,RoBERTa,XLM,DistilBert,XLNet,CTRL …) ,拥有超过32种预训练模型,支持100多种语言,并且在TensorFlow 2.0和PyTorch之间具有深厚的互操作性。

4.d2l-zh

https://github.com/d2l-ai/d2l-zh Star 27205

《动手学深度学习》:面向中文读者、能运行、可讨论。中英文版被全球200所大学采用教学。

5.manim

https://github.com/ManimCommunity/manim Star 38720

Manim 是一个用于解释数学视频的动画引擎,由社区维护。它被用来以编程方式创建精确的动画,Manim 使用 Python 以编程方式生

6.awesome-python

https://github.com/vinta/awesome-python Star 106403

awesome-python是vinta发起维护的Python资源列表,内容包括:Web框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。十分受Python开发者的青睐。

7.faceswap

https://github.com/deepfakes/faceswap Star 39472

deepfake 的深度学习技术,这款工具本来的用途是用来识别和交换图片、视频中人物脸部图像的工具 。该项目有多个入口,你只需要:

  • 收集照片(或使用以下训练数据中提供的照片)
  • 从原始照片中提取面部图像
  • 在照片上训练模型(或使用以下训练数据中提供的模型)
  • 使用模型转换源代码

8.yt-dlp

https://github.com/yt-dlp/yt-dlp Star 9953

yt-dlp是一个youtube-dl分支,youtube-dl是一款开源免费但功能强大的视频下载工具。

9.mlflow

https://github.com/mlflow/mlflow Star 10560

MLflow 是由 Apache Spark 技术团队开源的一个机器学习平台,主打开放性:

  • 开放接口:可与任意 ML 库、算法、部署工具或编程语言一起使用。
  • 开源:开发者可轻松地对其进行扩展,并跨组织共享工作流步骤和模型。
  • MLflow的当前版本是alpha版本。这意味着API和数据格式可能会发生变化。

10.Real-ESRGAN

https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN Star 6234

腾讯ARC实验室公开的AI模型,是通过模拟高分辨率图像变低分辩率过程中的各种退化,然后看到一张糊图后倒推出来它的高清图。

相比 ESRGAN,Real-ESRGAN 使用合成数据进行训练,引入了高阶退化建模以更全面逼真地模拟复杂的图像退化,重点考虑了合成过程中常见的振铃和 overshoot 伪影。还采用了一个具有谱归一化(Spectral Normalization)的 U-Net 鉴别器,来提高鉴别器的性能并稳定训练过程,最终实现了“青出于蓝胜于蓝”的效果。

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