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49必須了解的機器學習開源項目，Github上平均3600星

新聞 02-13

49必須了解的機器學習開源項目，Github上平均3600星

【新智元導讀】本文編譯自Mybridge的Medium專欄，文章整理了49個頂級工具與項目，平均Github評分3566 star。

過去一年中，我們比較了近22000個機器學習開源工程，並篩選了49個頂級項目（篩選率0.22%）。

其中包括以下6個分類：

  • 計算機視覺（1~5）
  • 強化學習（6~13）
  • NLP（14~20）
  • GAN（21~26）
  • Neural Network（27~35）
  • Toolkit（36~49）

我們花了很大的精力篩選這個list，並小心的選擇出2018年1月到12月間最好的工程。為了保證名單質量，Mybridge AI協同考慮了流行度、參與度、發布時間等多重因素。

計算機視覺

1、Detectron：facebook發布的目標檢測工具【18913 star on Github】

項目地址：

https://github.com/facebookresearch/Detectron?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more

49必須了解的機器學習開源項目，Github上平均3600星

2、Openpost：多人實時特徵點檢測工具【11052 stars on GitHub】

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https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more

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3、DensePost：2維人體圖片轉3維的實時映射方法。【4165 stars on Github】

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https://github.com/facebookresearch/Densepose?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more

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4、Maskrcnn-benchmark：（Pytorch）語義分割與目標檢測工具包。【3888 stars on Github】

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https://github.com/facebookresearch/maskrcnn-benchmark?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more

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5、SNIPER：多尺度目標檢測演算法。【1963 stars on Github】

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https://github.com/mahyarnajibi/SNIPER?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more

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強化學習

6、Psychlab：Psychlab實驗範例。【5595 stars on Github】

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https://github.com/deepmind/lab/tree/master/game_scripts/levels/contributed/psychlab?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more

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7、ELF：一個靈活、輕量、可擴展的遊戲研究平台。【2406 stars on Github】

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8、TRFL：（TensorFlow）強化學習agent工具包。【2312 stars on Github】

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9、Horizon：首個用於大規模需求的開源強化學習平台。【1703 stars on Github】

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10、Chess-alpha-zero：國際象棋強化學習項目（基於AlphaGo Zero方法）。【1307 stars on Github】

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11、Dm_control：DeepMind工具包。【1231 stars on Github】

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12、MAMEToolkit：基於強化學習的電子遊戲python庫。【437 stars on Github】

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13、Reaver：模塊化的深度強化學習框架（星際爭霸2）。【355 stars on Github】

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NLP

14、Bert：BERT的TensorFlow代碼，以及預訓練模型。【11703 stars on Github】

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15、Pytext：基於Pytorch的神經語言模型框架。【4466 stars on Github】

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16、Bert-as-service：BERT模型的網路服務版本。

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17：UnsupervisedMT：基於Phrase的無監督機器翻譯方法。【1068 stars on Github】

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18、DecaNLP：NLP十項全能工具，多任務模型。【1648 stars on Github】

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19、NLP-architect：來自英特爾AI實驗室的python工具包，包含了當前NLP領域的多種最佳模型。【1751 stars on Github】

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20、Gluon-nlp：NLP工具包。【1263 stars on Github】

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GAN

21、DeOldify：一個基於深度學習的圖像補全工具包。【5060 stars on Github】

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22、Progressive_growing_of_gans：GAN的變種實現，提高生產質量、穩定性以及多樣性。

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23、MUNIT：多模態無監督圖像翻譯。【1339 stars on Github】

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24、Transparent_latent_gan：使用監督學習來解釋GAN的隱空間信息。【1337 stars on Github】

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25、Gandissect：基於Pytorch的可視化以及理解GAN的神經元信息。【1065 stars on Github】

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26、GANimation：單張圖片的表情變換。【869 stars on Github】

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神經網路

27、Fastai：加速神經網路訓練過程，並提高準確率。【11597 stars on Github】

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28、DeepCreamPy：圖像修復。【7046 stars on Github】

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29、Augmentor v0.2、圖像增強工具包。【2805 stars on Github】

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30、Graph_nets：Tensorflow的圖網路構建工具。【2723 stars on Github】

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31、Textgenrnn：使用預訓練字元級RNN生成文本。【1900 stars on Github】

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32、Person-blocker：圖像中自動刪除人像。【1806 stars on Github】

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33、Deepvariant：DNA序列數據的分析工具。

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34、Video-nolocal-net：non-local神經網路的視頻分類方法。【1049 stars on Github】

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35、Ann-visualizer：神經網路可視化工具。【922 stars on Github】

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工具包

36、Tfjs：一個基於JS的ML模型訓練部署工具包。【10268 stars on Github】

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37：Dopamine：快速的強化學習研究框架。【7142 stars on Github】

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38、Lime：分類器解釋工具包。【5173 stars on Github】

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39、Autokeras：自動機器學習的開源軟體庫。【4520 stars on Github】

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40、Shap：神經網路解釋工具。【3496 stars on Github】

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41、MMdnn：模型適配器。【3021 stars on Github】

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42、Mlflow：機器學習生命周期管理。【3013 stars on Github】

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43、Mace：面向移動計算平台的深度學習推斷框架。【2979 stars on Github】

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44、PySyft：關注安全性的深度學習庫。【2595 stars on Github】

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45、Adanet：AutoML計算庫。【2293 stars on Github】

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46、Tencent-ml-images：最大的多標籤圖像資料庫。【2094 stars on Github】

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47、Donkeycar、開源的軟硬體自動駕駛平台。【1207 stars on Github】

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48、PocketFlow：自動模型壓縮框架。【1677 stars on Github】

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49、DALI：深度學習應用的優化工具包以及數據處理擴展引擎。【1013 stars on Github】

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原文鏈接：

https://medium.mybridge.co/amazing-machine-learning-open-source-tools-projects-of-the-year-v-2019-95d772e4e985

本文經授權轉載自微信公眾號「專知」，ID：Quan_Zhuanzhi

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