产品库

YOLOv9模型实现，可编程梯度信息学习

yolov9是YOLOv9论文的实现，它通过使用可编程梯度信息来学习用户想要学习的内容。这个项目是一个开源的深度学习模型，主要用于目标检测任务，具有高效和准确的优势。

YOLOv8目标检测跟踪模型

YOLOv8是YOLO系列目标检测模型的最新版本,能够在图像或视频中准确快速地识别和定位多个对象,并实时跟踪它们的移动。相比之前版本,YOLOv8在检测速度和精确度上都有很大提升,同时支持多种额外的计算机视觉任务,如实例分割、姿态估计等。YOLOv8可通过多种格式部署在不同硬件平台上,提供一站式的端到端目标检测解决方案。

实时端到端目标检测模型

YOLOv10是新一代的目标检测模型，它在保持实时性能的同时，实现了高精度的目标检测。该模型通过优化后处理和模型架构，减少了计算冗余，提高了效率和性能。YOLOv10在不同模型规模上都达到了最先进的性能和效率，例如，YOLOv10-S在相似的AP下比RT-DETR-R18快1.8倍，同时参数数量和FLOPs减少了2.8倍。

先进的目标检测和跟踪模型

Ultralytics YOLO11是基于之前YOLO系列模型的进一步发展，引入了新特性和改进，以提高性能和灵活性。YOLO11旨在快速、准确、易于使用，非常适合广泛的目标检测、跟踪、实例分割、图像分类和姿态估计任务。

先进的开放世界目标检测模型系列

Grounding DINO 1.5是由IDEA Research开发，旨在推进开放世界目标检测技术边界的高级模型系列。该系列包含两个模型：Grounding DINO 1.5 Pro和Grounding DINO 1.5 Edge，分别针对广泛的应用场景和边缘计算场景进行了优化。

RF-DETR 是由 Roboflow 开发的实时目标检测模型。

RF-DETR 是一个基于变压器的实时目标检测模型，旨在为边缘设备提供高精度和实时性能。它在 Microsoft COCO 基准测试中超过了 60 AP，具有竞争力的性能和快速的推理速度，适合各种实际应用场景。RF-DETR 旨在解决现实世界中的物体检测问题，适用于需要高效且准确检测的行业，如安防、自动驾驶和智能监控等。

保护隐私的音频深度检测

SafeEar是一个创新的音频深度检测框架，它能够在不依赖于语音内容的情况下检测深度音频。这个框架通过设计一个神经音频编解码器，将语义和声学信息从音频样本中分离出来，仅使用声学信息（如韵律和音色）进行深度检测，从而保护了语音内容的隐私。SafeEar通过在真实世界中增强编解码器来提高检测器的能力，使其能够识别各种深度音频。该框架在四个基准数据集上的广泛实验表明，SafeEar在检测各种深度技术方面非常有效，其等错误率（EER）低至2.02%。同时，它还能保护五种语言的语音内容不被机器和人类听觉分析破译，通过我们的用户研究和单词错误率（WER）均高于93.93%来证明。此外，SafeEar还构建了一个用于反深度和反内容恢复评估的基准，为未来在音频隐私保护和深度检测领域的研究提供了基础。

基于推理驱动的目标检测技术，通过文本提示实现类似人类精度的检测。

Agentic Object Detection 是一种先进的推理驱动目标检测技术，能够通过文本提示精确识别图像中的目标对象。它无需大量的自定义训练数据，即可实现类似人类精度的检测。该技术利用设计模式对目标的独特属性（如颜色、形状和纹理）进行深度推理，从而在各种场景中实现更智能、更精确的识别。其主要优点包括高精度、无需大量训练数据以及能够处理复杂场景。该技术适用于需要高精度图像识别的行业，如制造业、农业、医疗等领域，能够帮助企业提高生产效率和质量控制水平。产品目前处于试用阶段，用户可以免费试用体验其功能。

深度学习、表示学习、细粒度分类

xinsir (qi) 是一个关于深度学习、表示学习和细粒度分类的产品。它提供了强大的功能和技术，具有主要优点和背景信息。该产品具有多个模型可供选择。

高级API，简化TensorFlow深度学习

TFLearn是一个基于TensorFlow的深度学习库，提供了一个高级API，用于实现深度神经网络。它具有易于使用和理解的高级API，快速的原型设计功能，全面的TensorFlow透明性，并支持最新的深度学习技术。TFLearn支持卷积网络、LSTM、双向RNN、批量归一化、PReLU、残差网络、生成网络等模型。可以用于图像分类、序列生成等任务。

AI音频检测工具，高效、多语言的深度伪 造检测解决方案

DETECT-2B 是 Resemble AI 的最新深度伪 造检测解决方案。它能够以高达 94% 以上的准确率在 200 毫秒内检测 30 多种语言。通过我们高效且多语言的技术，有效应对基于 AI 生成的音频欺诈。

深度学习天气预测模型

GraphCast是由Google DeepMind开发的深度学习模型，专注于全球中期天气预报。该模型通过先进的机器学习技术，能够预测天气变化，提高预报的准确性和速度。GraphCast模型在科学研究中发挥重要作用，有助于更好地理解和预测天气模式，对气象学、农业、航空等多个领域具有重要价值。

无代码搭建目标检测神经网络

MakeML是一个无需编写任何代码就可以搭建图像目标检测神经网络的开发工具。它提供了一个简单易用的图形界面,用户只需上传训练集图片,绘制bounding box,设置参数,就可以训练出一个高效的目标检测模型,并导出成CoreML格式在iOS App中使用。MakeML解决了神经网络开发门槛高的痛点,不需要任何机器学习或编程知识,就可以获得强大的深度学习能力。

深度学习API，简单、灵活、强大

Keras是一个为人类设计的API，遵循最佳实践，简化认知负荷，提供一致而简单的API，最大限度地减少常见用例所需的用户操作次数，并提供清晰而可操作的错误信息。Keras旨在为任何希望推出基于机器学习的应用程序的开发人员提供不公平的优势。Keras专注于调试速度、代码优雅性和简洁性、可维护性和可部署性。使用Keras，您的代码库更小，更易读，更易于迭代。您的模型在XLA编译和Autograph优化的加持下运行更快，并且更容易在每个平台（服务器、移动设备、浏览器、嵌入式设备）上部署。

深入理解深度学习的原理与应用

《Understanding Deep Learning》是一本深入探讨深度学习原理和应用的书籍。它提供了丰富的数学背景知识、监督学习、神经网络的构建与训练等深度学习领域的全面内容。书中提供的Python笔记本练习帮助读者通过实践来加深理解。此外，还有为教师提供的资源，包括图像、幻灯片和教辅材料。

基于AIGC技术的学术文本检测系统

AIGC检测服务系统是一款基于人工智能技术的学术文本检测系统,能够快速准确识别学术论文中的AI生成内容,保护学术诚信。系统通过大规模语料预训练的语言模型算法,结合AIGC检测技术,从语言和语义两个维度检测学术论文,实现对AIGC的监管。系统提供了多样化上传、多类型检测、多层次评价和多维度报告等功能,可为学术机构和出版机构的科研诚信体系建设提供支持。

统一的深度学习训练框架

AXLearn是Apple基于JAX和XLA构建的深度学习库,采用面向对象的方式解决软件工程在大规模深度学习模型开发中的挑战。它的配置系统允许用户从可重用的构建块中组合模型,并与其他库(如Flax和Hugging Face transformers)集成。AXLearn旨在扩展训练规模,支持数百亿参数的模型在数千个加速器上高效训练,适合在公有云上部署。它还采用全局计算范式,允许用户描述全局虚拟计算机上的计算,而不是单个加速器。AXLearn支持广泛的应用,包括自然语言处理、计算机视觉和语音识别,并包含用于训练最先进模型的基线配置。

数学作为黑箱的深度学习模型

MathBlackBox是一个深度学习模型，旨在探索数学问题解决的黑箱方法。它使用VLLM或其他OpenAI兼容的方法，通过Huggingface工具包和OpenAI进行推理，支持在Slurm环境下运行，并能够处理多种数据集。该项目目前处于早期阶段，需要充分测试后才能部署到实际产品中。

从零开始学习深度学习，实现GPT模型

zero_to_gpt是一个旨在帮助用户从零基础学习深度学习，并最终实现训练自己的GPT模型的教程。随着人工智能技术走出实验室并广泛应用于各行各业，社会对于能够理解并应用AI技术的人才需求日益增长。本教程结合理论与实践，通过解决实际问题（如天气预测、语言翻译等）来深入讲解深度学习的理论基础，如梯度下降和反向传播。课程内容从基础的神经网络架构和训练方法开始，逐步深入到复杂主题，如变换器、GPU编程和分布式训练。

深度学习领域的经典教材中文翻译

《深度学习》是一本由Simon J.D. Prince所著的深度学习领域的经典教材，MIT Press于2023年12月5日出版。本书涵盖了深度学习领域的许多关键概念，适合初学者和有经验的开发者阅读。本仓库提供了该书的中文翻译，翻译基于原书的最新版本，使用ChatGPT进行机翻并进行人工审核，确保翻译的准确性。

智能AI写作检测系统，保障文本原创性和学术诚信

龙源AI检测系统是一款利用大数据和人工智能技术，为学术研究、教育评估、文化传媒等领域提供服务的高科技产品。该系统能够高精度地检测出AI生成的文本和抄袭内容，无论文本长度、类型和语境的限制。系统采用分布式计算和云端部署技术，快速响应和处理大量的文本请求，并自动识别和过滤出有效的文本，提高检测效率和准确度。

深度学习模型训练脚本集

x-flux是由XLabs AI团队发布的深度学习模型训练脚本集，包括LoRA和ControlNet模型。这些模型使用DeepSpeed进行训练，支持512x512和1024x1024图片尺寸，并且提供了相应的训练配置文件和示例。x-flux模型训练旨在提高图像生成的质量和效率，对于AI图像生成领域具有重要意义。

开源分布式深度学习工具

The Microsoft Cognitive Toolkit（CNTK）是一个开源的商业级分布式深度学习工具。它通过有向图描述神经网络的计算步骤，支持常见的模型类型，并实现了自动微分和并行计算。CNTK支持64位Linux和Windows操作系统，可以作为Python、C或C++程序的库使用，也可以通过其自身的模型描述语言BrainScript作为独立的机器学习工具使用。

深度学习文档解析API

Cradl AI是一个专为开发者和具有高级数据捕获需求的企业设计的文档解析API。利用深度学习的强大能力，快速构建、训练和部署先进的文档解析模型，无需具备机器学习经验。提供灵活的定价和部署选项，适用于各种场景。

一种用于生成图像的深度学习模型。

SD3-Controlnet-Canny 是一种基于深度学习的图像生成模型，它能够根据用户提供的文本提示生成具有特定风格的图像。该模型利用控制网络技术，可以更精确地控制生成图像的细节和风格，从而提高图像生成的质量和多样性。

AI驱动的深度W造和语音克隆检测平台，快速验证视频、语音和信息。

Scam AI 是一款专注于检测 AI 欺诈行为的平台。它通过先进的技术手段，能够快速分析和识别深度W造的视频、语音克隆以及其他潜在的欺诈信息。在 AI 技术快速发展的今天，虚假信息的传播速度和隐蔽性都大大增加，Scam AI 的出现为用户提供了必要的防护工具。它无需用户具备技术背景，即可快速验证各种内容的真实性，帮助用户在数字世界中保持警惕，避免成为欺诈行为的受害者。目前，该平台处于 Beta 测试阶段，致力于不断完善其检测算法和用户体验。

手写文本识别和字符检测模型

DTLR是一个基于检测的手写文本行识别模型，基于DINO-DETR进行改进，用于文本识别和字符检测。该模型在合成数据上预训练，然后在真实数据集上进行微调。它对于OCR（光学字符识别）领域具有重要意义，特别是在处理手写文本时，能够提高识别的准确性和效率。

基于深度强化学习的模型微调框架

ReFT是一个开源的研究项目，旨在通过深度强化学习技术对大型语言模型进行微调，以提高其在特定任务上的表现。该项目提供了详细的代码和数据，以便研究人员和开发者能够复现论文中的结果。ReFT的主要优点包括能够利用强化学习自动调整模型参数，以及通过微调提高模型在特定任务上的性能。产品背景信息显示，ReFT基于Codellama和Galactica模型，遵循Apache2.0许可证。

一站式深度学习解决方案

深度学习助手是一款集模型训练、数据处理和结果分析于一体的深度学习平台。它提供丰富的神经网络模型，可以帮助用户快速构建和训练自己的深度学习模型。同时，它还具备数据预处理功能，方便用户对数据进行清洗和转换。除此之外，深度学习助手还提供了强大的结果分析工具，帮助用户深入理解和优化模型效果。定价灵活合理，适用于个人开发者和企业用户。

机器学习轻松入门

Lobe是一个免费、易于使用的工具，帮助您训练自定义的机器学习模型，并在您的应用程序中使用。Lobe具备一切您需要将机器学习想法实现的功能。只需展示给它您想让它学习的示例，它就会自动训练一个定制的机器学习模型，可在您的应用程序中使用。