Github上评分最高的四大深度学习项目

前言

Github堪称是世界上最大的开源项目托管平台，受到了千百万名开发人员的关注，也因此有许多高质量代码展示于其中。

下面，就让我们来看看几个评分很高的深度学习相关项目吧。

四大深度学习项目

• 第一名：face-recognition （26.1k★）

  这是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)。它对识别和处理图像中的人脸很有用。它是使用的最先进的人脸识别算法构建的。这个深度学习模型对提供的数据集具有99.38%的准确率。

  • github地址：
    https://github.com/ageitgey/face_recognition

• 第2名：fastText （18.9k★）

  fastText是Facebook团队为高效学习单词表示而开发的一个开源免费库。它是轻量级的，允许用户学习文本表示和语句的分类。它适用于标准的通用硬件。模型可以缩小尺寸，甚至适用于移动设备。

  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(如电子邮件、帖子、文本消息、产品评论等)分配到多个类别。

  • github地址：
    https://github.com/facebookresearch/fastText
    
    

• 第3名：predictionio by Apache （1.18k ★）

  Apache PredictionIO是一个面向开发人员、数据科学家和最终用户的开源机器学习框架。用户可以使用这个框架构建真实的ML应用程序，部署和测试它们。

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

  就机器学习而言，它基本上减轻了开发人员的负担。

  • github地址：
    https://github.com/apache/predictionio
    docker-predictionio: https://github.com/mingfang/docker-predictionio

• 第4名：Style2Paints （9.8k ★）

  这个项目由于资金短缺已经关闭了！这是一个非常有趣的概念，使用人工智能技术给图像上色。

  很多人认为Style2paint V4是目前最好的由AI驱动的线稿着色工具。

  它不同于以往的端到端、图像到图像的翻译方法，而是第一个根据现实中人类工作流程为线稿上色的系统。大多数画家都熟悉这个工作流：素描->颜色填充->添加渐变/细节->阴影。

  • github地址：
    https://github.com/lllyasviel/style2paints
    v3：https://github.com/Pengxiao-Wang/Style2Paints_V3
    
    

参考

Github上评分最高的5个机器学习项目