[[434125]]

この記事は、著者YuanmeiがまとめたWeChat公式アカウント「オープンソース最前線」からの転載です。転載の許可については、「オープンソース最前線」WeChat公式アカウントまでお問い合わせください。

10月にGitHubで最も人気のあるPythonオープンソースプロジェクトのリストが公開されました！詳細を見てみましょう。

1. pytorch画像モデル

https://github.com/rwightman/pytorch-image-models スター 14294

pytorch-image-models は、PyTorch の多くの画像モデル、スクリプト、事前学習済みパラメータを統合します。Torchvision などの既存リポジトリのモデルに加えて、著者らは独自のモデルもいくつか提供しています。

2.yolov5

https://github.com/ultralytics/yolov5 スター 18160

YOLOはリアルタイム物体検出フレームワークで、「You Only Look Once（一度だけ見る）」の略です。これは、検出対象となる物体画像が完全畳み込みニューラルネットワーク（FCNN）によって一度だけ処理されることを意味します。YOLOv5は、YOLOの最新実装（SOTA）とされています。

3. トランスフォーマー

https://github.com/huggingface/transformers スター 53672

Transformersは、TensorFlow 2.0とPyTorch向けの最新の自然言語処理ライブラリです。Transformers（旧称pytorch-transformersおよびpytorch-pretrained-bert）は、自然言語理解（NLU）と自然言語生成（NLG）のための最先端のモデル（BERT、GPT-2、RoBERTa、XLM、DistilBert、XLNet、CTRLなど）を提供します。32以上の事前学習済みモデルを備え、100以上の言語をサポートし、TensorFlow 2.0とPyTorch間の高度な相互運用性を備えています。

4.d2l-zh

https://github.com/d2l-ai/d2l-zh スター 27205

「ディープラーニングへの挑戦」：中国語の読者向けに設計されており、実用的で議論しやすい内容となっています。中国語版と英語版の両方が、世界中の200以上の大学で授業に使用されています。

5.マニム

https://github.com/ManimCommunity/manimStar 38720

Manimは、数学的な動画を解釈するためのアニメーションエンジンで、コミュニティによって維持されています。プログラムで精密なアニメーションを作成するために使用されます。ManimはPythonを使用してプログラムでアニメーションを生成します...

6. 素晴らしいPython

https://github.com/vinta/awesome-python スター 106403

awesome-pythonは、vintaが管理するPythonリソースリストです。Webフレームワーク、Webクローリング、Webコンテンツ抽出、テンプレートエンジン、データベース、データ可視化、画像処理、テキスト処理、自然言語処理、機械学習、ロギング、コード解析といったトピックを網羅しており、Python開発者の間で非常に人気があります。

7. フェイススワップ

https://github.com/deepfakes/faceswap スター 39472

ディープフェイクはディープラーニング技術を活用しています。このツールはもともと、写真や動画内の顔画像を識別し、差し替えるために設計されました。このプロジェクトには複数のエントリーポイントがあり、必要なのは以下の2つだけです。

• 写真を収集します (または、以下のトレーニング データに提供されている写真を使用します)。
• 元の写真から顔画像を抽出する
• 写真でモデルをトレーニングします (または、以下のトレーニング データに提供されているモデルを使用します)。
• モデル変換ソースコードの使用

8.yt-dlp

https://github.com/yt-dlp/yt-dlp スター 9953

yt-dlp は、強力で無料のオープンソース ビデオ ダウンローダーである youtube-dl のフォークです。

9.mlフロー

https://github.com/mlflow/mlflow スター 10560

MLflow は、オープン性を重視して Apache Spark チームによって開発されたオープンソースの機械学習プラットフォームです。

• オープン インターフェイス: あらゆる ML ライブラリ、アルゴリズム、デプロイメント ツール、プログラミング言語で使用できます。
• オープンソース: 開発者は簡単に拡張し、組織間でワークフローのステップとモデルを共有できます。
• MLflowの現在のバージョンはアルファ版です。APIとデータ形式は変更される可能性があります。

10. リアル・エスガン

https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN スター 6234

Tencent ARC Labsが公開したAIモデルは、高解像度画像が低解像度になっていく過程におけるさまざまな劣化プロセスをシミュレートし、ぼやけた画像から逆算して高解像度バージョンを推測します。

ESRGANと比較して、Real-ESRGANは合成データを用いて学習を行い、高次劣化モデリングを導入することで、複雑な画像劣化をより包括的かつリアルにシミュレートします。特に、合成時によく見られるリンギングやオーバーシュートといったアーティファクトに着目しています。また、スペクトル正規化機能を備えたU-Net識別器を採用することで、識別器の性能向上と学習プロセスの安定化を実現し、最終的に優れた結果を実現します。