【導(dǎo)讀】過(guò)去一個(gè)月里，我們對(duì)近 250 個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)源項(xiàng)目進(jìn)行了排名，并挑選出熱度前 10 的項(xiàng)目。這份清單的平均 github star數(shù)量高達(dá) 1345，涵蓋了包括深度學(xué)習(xí), Tensorflow,圖像分割,漫畫著色,強(qiáng)化學(xué)習(xí)，Unity 等主題，希望你能從中找到一個(gè)你所感興趣的項(xiàng)目深入探究。

▌Top 1 ：fastai

fastai庫(kù)由 fast.ai研究團(tuán)隊(duì)貢獻(xiàn)，使用當(dāng)前最佳的實(shí)踐研究簡(jiǎn)化了快速準(zhǔn)確的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。你可以在 fastai官網(wǎng)找到并使用它。fastai庫(kù)是基于 fast.ai團(tuán)隊(duì)進(jìn)行的深度學(xué)習(xí)最佳實(shí)踐研究，包括對(duì)視覺(jué)，文本，表格和協(xié)作（協(xié)同過(guò)濾）模型的支持，方便研究者直接使用。你可以在示例文件夾中找到有關(guān)示例，也可以參閱完整的文檔以便了解更詳細(xì)的使用說(shuō)明。

Github 地址：

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

官網(wǎng)：

https://docs.fast.ai/

▌Top 2：Deepvariant

Deepvariant是由 Google研究團(tuán)隊(duì)貢獻(xiàn)的開(kāi)源項(xiàng)目，通過(guò)運(yùn)用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)從下一代 DNA序列數(shù)據(jù)中預(yù)測(cè)遺傳變異。它是基于 Python/C++的程序，尚且只支持 Python 2.7，并能夠在任何 unix操作系統(tǒng)上運(yùn)行。Deepvariant具有高精度，強(qiáng)魯棒性，快速高效，靈活性強(qiáng)，易于使用等優(yōu)點(diǎn)。

Github 地址：

https://github.com/google/deepvariant?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more

▌Top 3：Albumentations

Albumentations是一個(gè)快速的圖像增強(qiáng)庫(kù)，它易于使用并封裝了其他一些圖像處理庫(kù)的功能。此外，它還具有如下特點(diǎn)：

基于高度優(yōu)化的 opencv的快速擴(kuò)充

具有超級(jí)簡(jiǎn)單但功能強(qiáng)大的使用界面，并廣泛適用于不用的任務(wù)，如分割，檢測(cè)等

易于定制

易于添加其他的框架，兼容性好

Github 地址：

https://github.com/albu/albumentations?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more

▌Top 4：MangaCraft

MangaCraft是當(dāng)前最佳的半自動(dòng)化漫畫著色項(xiàng)目。

Github 地址：

https://github.com/lllyasviel/MangaCraft?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more

參考視頻：

https://www.bilibili.com/video/av32698923/

▌Top 5：Holodeck

Holodeck是用于強(qiáng)化學(xué)習(xí)和機(jī)器人研究的模擬器，它具有高保真性。你可以訪問(wèn)該項(xiàng)目所提供的用戶使用手冊(cè)，以便更加詳細(xì)的了解整個(gè)過(guò)程。

Github 地址：

https://github.com/byu-pccl/holodeck?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more

使用手冊(cè)

https://holodeck.readthedocs.io/en/latest/

▌Top 6：Petastorm

Petastorm是 Uber ATG研發(fā)的一個(gè)開(kāi)源數(shù)據(jù)訪問(wèn)庫(kù)。它可直接從 Apache Parquet格式的數(shù)據(jù)集中進(jìn)行單機(jī)或分布式訓(xùn)練，以及深度學(xué)習(xí)模型的評(píng)估。此外，Petastorm還支持當(dāng)前流行的基于 Python的機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）框架，如 Tensorflow，PyTorch和PySpark，也可以通過(guò)純 Python代碼來(lái)使用它。

Github 地址：

https://github.com/uber/petastorm?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more

▌Top 7：Ngx

Ngx是一個(gè)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視覺(jué)生成器和混合器，能夠利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行 VJing過(guò)程。它將 pix2pix （使用 cGAN的圖像到圖像轉(zhuǎn)換）作為 ad-hoc的下一幀預(yù)測(cè)模型，使用從視頻剪輯中提取的成對(duì)連續(xù)幀數(shù)據(jù)進(jìn)行反復(fù)地訓(xùn)練，以便模型能夠生成無(wú)限持續(xù)時(shí)間的圖像序列。此外，它還能夠混合（交叉淡化） 兩個(gè) pix2pix模型，這些模型會(huì)產(chǎn)生變化，并轉(zhuǎn)換為生成的視頻。

Gituhub 地址：

https://github.com/keijiro/Ngx?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more

▌Top 8：AlphaAI

AlphaAI是一個(gè)使用無(wú)監(jiān)督和監(jiān)督學(xué)習(xí)進(jìn)行股票預(yù)測(cè)的開(kāi)源項(xiàng)目，通過(guò)堆疊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)來(lái)預(yù)測(cè)股票的盈利值。它包含多個(gè)訓(xùn)練組件，使用者可以通過(guò)調(diào)整替換各種組件組成以便模型獲得最佳的預(yù)測(cè)結(jié)果。

Gituhub 地址：

https://github.com/VivekPa/AlphaAI?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more

▌Top 9：Blueoil

Blueoil是一個(gè)將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于小型設(shè)備的開(kāi)源項(xiàng)目。它能夠訓(xùn)練一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并將訓(xùn)練好的模型轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的二進(jìn)制庫(kù)，以便通過(guò) FPGA 進(jìn)行加速。

Gituhub 地址：

https://github.com/blue-oil/blueoil?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more

▌Top 10：Tencent-ml-images

Tencent-ml-images是包含當(dāng)前最大的多標(biāo)簽圖像數(shù)據(jù)庫(kù)(ml-images)的開(kāi)源項(xiàng)目，共由 11166 個(gè)圖像類別，17609752 張訓(xùn)練圖像和 88739 哥驗(yàn)證數(shù)據(jù)的URL地址組成。此外，通過(guò)遷移學(xué)習(xí)，將ml-images上預(yù)訓(xùn)練好的ResNet-101模型遷移到ImageNet 數(shù)據(jù)庫(kù)上，能夠?qū)崿F(xiàn) 80.73%的 Top1 精度。

Gituhub 地址：

https://github.com/Tencent/tencent-ml-images?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more