Github 最新 AI 開源專案瞭解一下？

Paper_weekly發表於2018-03-07
GithubAI


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在碎片化閱讀充斥眼球的時代，越來越少的人會去關注每篇論文背後的探索和思考。


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這是 PaperDaily 的第 48 篇文章
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DeepPavlov

#對話系統訓練開源庫

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DeepPavlov 是一個基於 TensorFlow 和 Keras 的智慧對話庫，其主要用途在於推動 NLP 和對話系統的研究，提升複雜對話系統的實現和評價效果。

DeepPavlov 可為研究者提供：

  • 用於實現和測試對話模型的框架

  • 一系列預訓練的 NLP 模型、預定義的對話系統元件（機器學習/深度學習/規則系統）和流程模板

  • 對話模型的基準測試環境和對相關資料集的統一訪問

DeepPavlov 可為 AI 應用開發者提供：

  • 用於構建對話應用軟體的框架

  • 將應用與相關基礎工具（即時通訊、服務支援軟體等）加以整合的工具包

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專案連結

https://github.com/deepmipt/DeepPavlov


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#深度學習框架隨心切換

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MMdnn 由微軟開源，可將不同框架訓練的深度神經網路模型進行轉換，使之適配其他框架。該工具包目前已支援 Caffe、Keras、MXNet、Tensorflow、CNTK、PyTorch 和 CoreML。

MMdnn 具有如下特點：

  • 模型檔案轉換，轉換深度神經網路模型使之適配各種不同框架

  • 模型程式碼片段生成，生成適合不同框架的訓練或推斷程式碼塊

  • 模型視覺化，針對不同框架視覺化深度神經網路模型網路架構和引數

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專案連結

https://github.com/Microsoft/MMdnn


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Age and Gender Estimation

#用CNN測算性別和年齡

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本專案是一個基於 Keras 框架實現的 CNN 模型，用於根據人臉照片測算年齡和性別。

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專案連結

https://github.com/yu4u/age-gender-estimation



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Couplet

#用深度學習對對聯


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Couplet 是一個基於 Seq2Seq 的對聯生成工具，本專案基於 TensorFlow。

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Demo: https://ai.binwang.me/couplet/


專案連結

https://github.com/wb14123/seq2seq-couplet



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Landing a SpaceX Falcon Heavy Rocket

#用強化學習控制火箭著陸


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本專案是 Siraj Raval 在 YouTube 上釋出的強化學習教學視訊對應程式碼，如何在 Gym 模擬器裡用強化學習控制 SpaceX 獵鷹重型火箭著陸。

視訊連結

https://youtu.be/09OMoGqHexQ


專案連結

https://github.com/llSourcell/Landing-a-SpaceX-Falcon-Heavy-Rocket



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Caffe for CC4.0-Windows

#簡單方便的Caffe C++介面


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CC4.0 是一個可用於 Windows 系統的 Caffe 庫，簡單的 Caffe C++ 介面，方便簡單而更深入地研究深度學習。

專案特性如下：

  • 只需要一個標頭檔案和一個依賴項 libcaffe.lib

  • 能夠輕易使用 C++ 寫訓練過程或呼叫過程

  • 能夠輕易自定義 layer，不用編譯 Caffe 也不用修改 caffe.proto，只修改程式碼即可使用。自己實現資料層，不需要 lmdb 也能高效率訓練

  • 能夠在訓練過程中對自定義 layer 進行除錯檢視中間結果

  • 支援 LSTM 不定長 OCR（有案例），支援 SSD 更輕易地進行訓練

  • 有了 4.0 的支援，能夠輕易實現任何新的網路結構

  • 允許通過自定義層在訓練中檢視訓練效果，更易於理解 CNN 的學習效果

專案連結

https://github.com/dlunion/CC4.0



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SLTK - Sequence Labeling Toolkit

#序列化標註工具


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SLTK 是一個序列化標註工具，實現了 Bi-LSTM-CRF 模型，並利用 PyTorch 實現了高效的資料載入模組，可以完成：

  • 預處理：包括構建詞表、label 表，從預訓練檔案構建 word embedding

  • 訓練：訓練序列化標註模型，並儲存在開發集上效能最好的一次模型

  • 測試：對新的例項進行標註

專案連結

https://github.com/liu-nlper/SLTK


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OD Annotation

#目標檢測資料集標註工具


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本專案是一個目標檢測資料集標註工具，採用 Python-flask 框架開發，基於 B/S 方式互動，支援多人同時標註。

專案特點如下：

  • B/S 方式互動

  • 支援多人同時標註（可分配不同標註人員的標註範圍，或不同人員標註不同類別）

  • 類別採用選擇方式，免去手工輸入類別工作

  • 支援拖拽方式修正標註區域

  • 支援鍵盤方向鍵切換標註樣本

專案連結

https://github.com/hzylmf/od-annotation



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TopiCluster

#多文件主題聚類


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TopiCluster 是一個基於 Kmeans 與 Lda 模型的多文件主題聚類。輸入多篇文件，輸出每個主題的關鍵詞與相應文字，可用於主題發現與熱點分析。


專案連結

https://github.com/liuhuanyong/TopiCluster


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