用好這幾款煉丹利器，調參從此得心應手

最新 02-11

這是 PaperDaily 的第43篇文章

#實現顯示結果的CV開發環境

Live CV 是一個用於實現顯示結果的計算機視覺演算法開發環境，基於 QtQuick 開發。它可以用於交互、鏈接和調整演算法，以便快速創建解決方案。

項目鏈接

https://github.com/livecv/livecv

#神經網路可視化瀏覽器

Netron 是一個神經網路和機器學習模型可視化瀏覽器，支持 ONNX ，Keras 和TensorFlow 模型，適配 macOS，Windows 和 Linux 系統。

Demo:https://www.lutzroeder.com/ai/netron

項目鏈接

https://github.com/lutzroeder/Netron

#開放域文本生成基線平台

Texygen 是一個用於支持研究的開放域文本生成基線平台，實現了包括 SeqGAN，MaliGAN，RankGAN，LeakGAN，TextGAN 和 GSGAN 在內的文本生成模型，同時也提供了關於文本生成多樣性、質量和一致性的評價指標。該平台由上海交通大學開發與維護。

論文鏈接

https://www.paperweekly.site/papers/1671

項目鏈接

https://github.com/geek-ai/Texygen

Labelbox

#在線訓練數據標註平台

Labelbox 是一個在線機器學習訓練數據標註平台。在該平台上，既可以用預先設定好的標籤介面進行數據標註，也可以根據數據標註任務的需要，創建屬於自己的可插拔介面。

官網:https://www.labelbox.io/

項目鏈接

https://github.com/Labelbox/Labelbox

DeepType

#自動辨別單詞指稱對象

DeepType 是一個由 OpenAI 提出的自動辨別單詞指稱對象系統。通過讓神經網路判斷一個詞是否屬於 100 個自動發現的類別之一，從而建立了一個可以自動辨別單詞指稱對象的神經網路。該方法在 WikiDisamb30，CoNLL (YAGO) 和 TAC KBP 2010 數據集上實現了目前的最佳提升。