Awesome GitHub RepositoriesObject Detection Dataset Conversion

AutoGluon is an automated machine learning framework and multimodal library designed to automate the end-to-end pipeline from data preprocessing to high-accuracy model training and validation. It functions as an automated model trainer for tabular, image, text, and time series data, as well as a tool for time series forecasting and foundation model finetuning. The project is distinguished by its ability to jointly process and fuse different data types, allowing for the construction of multimodal neural networks that integrate images, text, and structured tables. It supports zero-shot inferenc

ImageAI is a Python computer vision library providing a suite of tools for image classification, object detection, and video analytics. It functions as an integrated framework for locating and labeling objects in static images and video streams, utilizing deep learning models for identification and categorization. The project includes a model training toolkit that allows for the creation of custom classifiers and detectors through scratch training or transfer learning. It features a GPU-accelerated inference engine to increase processing speed for vision tasks and includes specialized utiliti

This project is a comprehensive collection of educational examples and reference implementations for building vision and language models using PyTorch. It serves as a deep learning tutorial covering the end-to-end process of developing neural networks, from initial architecture definition to final production deployment. The repository provides detailed guides on implementing a wide range of domain-specific models, including convolutional neural networks for object detection and segmentation, as well as transformer and recurrent architectures for natural language processing. It emphasizes gene

mmocr ist ein auf PyTorch basierendes Framework für optische Zeichenerkennung (OCR), das für das Training und Deployment von Modellen zur Texterkennung, -identifizierung und Extraktion von Schlüsselinformationen entwickelt wurde. Es dient als umfassende Toolbox für die Erkennung und Identifizierung von Text in Szenen und bietet spezialisierte Bibliotheken zum Lokalisieren von Textregionen und zum Konvertieren von visuellem Text in maschinell kodierte Strings. Das Projekt zeichnet sich durch ein Forschungs-Framework für die Extraktion von Schlüsselinformationen und fortgeschrittene Text-Spotting-Funktionen aus. Dazu gehören punktbasiertes Spotting mittels Transformern und die Verwendung parametrisierter Bezier-Kurven, um beliebig geformten Text zu identifizieren und zu transkribieren. Das Framework deckt ein breites Spektrum an Computer-Vision-Funktionen ab, einschließlich Daten-Pipeline-Management zur Augmentierung und Standardisierung diverser OCR-Datensätze, Modelltraining mit verteilter Skalierung und Performance-Evaluierung unter Verwendung von Standard-OCR-Metriken. Es bietet zudem Dienstprogramme für geometrische Polygon-Manipulation und Ergebnisvisualisierung zur Überprüfung von Vorhersagen gegen Ground-Truth-Annotationen. Das System ist in Python implementiert und unterstützt die Installation über Docker-Umgebungs-Packaging.

Dieses Projekt ist eine umfassende Lehrressource und ein Kurs zum Aufbau neuronaler Netze mit PyTorch. Es deckt die grundlegenden Bausteine des Deep Learning ab, einschließlich Tensor-Manipulation, automatischer Differenzierung und der Konstruktion modularer Komponenten für neuronale Netze. Das Repository dient als technischer Leitfaden für verschiedene spezialisierte Bereiche. Es bietet Implementierungsdetails für Computer-Vision-Aufgaben wie Bildklassifizierung, Objekterkennung und semantische Segmentierung sowie Workflows für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) mit Transformern, rekurrenten Netzen und generativen Modellen. Zudem enthält es eine Referenz für generative KI, mit Fokus auf die Synthese von Bildern mittels Diffusionsmodellen und adversarialen Netzwerken. Das Material erstreckt sich auf Modelloptimierung und Deployment-Pipelines. Es behandelt Techniken zur Reduzierung der Modellgröße und zur Erhöhung der Inferenzgeschwindigkeit durch Quantisierung und den Export von Modellen in Formate wie ONNX und TensorRT. Weitere Kompetenzbereiche umfassen Data Engineering für paralleles Laden, Modellevaluierung mittels benutzerdefinierter Metriken und das Deployment von Open-Source Large Language Models. Das Projekt wird primär als eine Reihe von Jupyter Notebooks bereitgestellt.