AI GitHub リポジトリの最高の場を見つける — 個人用AIアシスタントやワークフロー自動化プラットフォームから、機械学習フレームワーク、オープンソースのコーディングエージェント、モデル定義ツールまで、開発者が日常のタスクを効率化するためのリソースを見つける場です: インテリジェントアシスタントを構築したり、ワークフローを自動化したり、機械学習モデルを開発したり、ソースコードのコラボレーションを管理したりします。 AI エージェントビルダー, AIモデルとLLM, AI コーディングアシスタント, 機械学習プラットフォーム と MLOps・モデルデプロイ などのカテゴリーにわたる 37 件のAI GitHub リポジトリをご覧ください。
37 件のツール
AI GitHub リポジトリ
PDFおよび画像文書をAIアプリケーション用の構造化データに変換するために設計された強力で軽量なOCRツールキットです。100以上の言語をサポートし、画像、PDF、および大規模言語モデルとのギャップを埋めます。PaddleOCRは、PDFおよび画像文書をAIアプリケーション用の構造化データに変換するために設計された強力で軽量なOCRツールキットです。100以上の言語をサポートし、画像、PDF、および大規模言語モデルとのギャップを埋めます。
AI GitHub リポジトリで第14位AI GitHub リポジトリ
Ultralytics YOLOにはYOLO26、YOLO11、YOLOv8が含まれており、物体検出、インスタンスセグメンテーション、セマンティックセグメンテーション、画像分類、ポーズ推定、物体追跡の機能を提供します。これはコンピュータビジョンの分野における開発者や研究者向けに設計されています。
AI GitHub リポジトリで第18位AI GitHub リポジトリ
物体検出、セグメンテーション、およびさまざまな視覚認識タスクのために設計されたプラットフォームです。Facebook Researchによって開発され、最先端のコンピュータビジョンアプリケーションを実装するための高度なツールを開発者や研究者に提供します。Detectron2は、物体検出、セグメンテーション、およびさまざまな視覚認識タスクのために設計されたプラットフォームです。Facebook Researchによって開発され、最先端のコンピュータビジョンアプリケーションを実装するための高度なツールを開発者や研究者に提供します。
AI GitHub リポジトリで第113位AI GitHub リポジトリ
FiftyOneは、高品質なデータセットと視覚的AIモデルを洗練するためのオープンソースツールです。開発者がデータセットを効率的に管理、視覚化、分析できるようにし、AIモデルのパフォーマンスを向上させます。
AI GitHub リポジトリで第128位AI GitHub リポジトリ
年齢、性別、感情、民族の検出を含む顔認識と顔の属性分析を提供するPython用の軽量ライブラリです。使いやすく、さまざまなアプリケーションに統合できるように設計されており、開発者に顔の分析のための強力なツールを提供します。DeepFaceは、年齢、性別、感情、民族の検出を含む顔認識と顔の属性分析を提供するPython用の軽量ライブラリです。使いやすく、さまざまなアプリケーションに統合できるように設計されており、開発者に顔の分析のための強力なツールを提供します。
AI GitHub リポジトリで第135位AI GitHub リポジトリ
AILab-CVCによって開発されたリアルタイムのオープンボキャブラリーオブジェクト検出ツールです。トレーニング中に見られなかったオブジェクトの検出を可能にすることで、さまざまなアプリケーションに対応できる柔軟性を提供します。YOLO-Worldは、AILab-CVCによって開発されたリアルタイムのオープンボキャブラリーオブジェクト検出ツールです。トレーニング中に見られなかったオブジェクトの検出を可能にすることで、さまざまなアプリケーションに対応できる柔軟性を提供します。
AI GitHub リポジトリで第142位AI GitHub リポジトリ
点群における3Dバウンディングボックスのラベリングのために設計された軽量ツールです。これは、3Dデータを扱う開発者や研究者に最適で、機械学習やコンピュータビジョンアプリケーションのために複雑なデータセットに注釈を付ける効率的な方法を提供します。labelCloudは、点群における3Dバウンディングボックスのラベリングのために設計された軽量ツールです。これは、3Dデータを扱う開発者や研究者に最適で、機械学習やコンピュータビジョンアプリケーションのために複雑なデータセットに注釈を付ける効率的な方法を提供します。
AI GitHub リポジトリで第219位AI GitHub リポジトリ
無制限OCRは、Baiduによる光学文字認識に特化したGitHubリポジトリです。一回の処理で長距離解析を導入し、OCR機能を大幅に向上させることを目指しています。このプロジェクトはオープンソースであり、OCR技術の進展に興味のある開発者からの貢献を歓迎しています。
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FaceNet論文に基づいた顔認識およびクラスタリングのためのTensorFlow実装です。ディープラーニングモデルを活用して顔の統一された埋め込みを生成し、正確な識別とグループ化を可能にします。このプロジェクトは、事前学習済みモデルとカスタム分類器をトレーニングするためのコードを提供します。FaceNetは、FaceNet論文に基づいた顔認識およびクラスタリングのためのTensorFlow実装です。ディープラーニングモデルを活用して顔の統一された埋め込みを生成し、正確な識別とグループ化を可能にします。このプロジェクトは、事前学習済みモデルとカスタム分類器をトレーニングするためのコードを提供します。
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物体検出やセグメンテーションなどの密な予測タスクにおいて、Vision Transformer (ViT) の性能を向上させるAIモデルです。事前学習なしで画像固有の帰納バイアスを導入し、プレーンなViTが特殊なTransformerと同等の結果を達成できるようにすることで、様々な下流アプリケーションに適しています。ViT-Adapterは、物体検出やセグメンテーションなどの密な予測タスクにおいて、Vision Transformer (ViT) の性能を向上させるAIモデルです。事前学習なしで画像固有の帰納バイアスを導入し、プレーンなViTが特殊なTransformerと同等の結果を達成できるようにすることで、様々な下流アプリケーションに適しています。
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GIT (Generative Image-to-text Transformer) は、Microsoft が開発したビジョンと言語タスク向けの AI モデルです。画像からテキストの説明を生成し、ビジュアル質問応答を実行できます。このモデルは、多様なアプリケーションに対応するために、さまざまな事前学習済みおよびファインチューニング済みのバージョンを提供して…
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Vision Transformer (ViT) リポジトリは、画像認識タスク用のモデルとコードを提供します。ImageNet および ImageNet-21k データセットで事前学習済みの Vision Transformer および MLP-Mixer アーキテクチャの実装が含まれており、JAX/Flax でのファインチューニング用コードも提供します。
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完全畳み込みネットワークを活用した領域ベースの物体検出フレームワークであり、高精度かつ効率的な画像解析を実現します。画像全体で計算を共有することで、ResNetのような強力な分類器バックボーンの採用を可能にし、物体検出能力を向上させます。R-FCNは、完全畳み込みネットワークを活用した領域ベースの物体検出フレームワークであり、高精度かつ効率的な画像解析を実現します。画像全体で計算を共有することで、ResNetのような強力な分類器バックボーンの採用を可能にし、物体検出能力を向上させます。
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チャネルごとの特徴応答を適応的に再調整する深層学習モデルアーキテクチャです。チャネル間の相互依存性を明示的にモデル化することでパフォーマンスを向上させ、画像分類タスクの精度を改善します。実装は Caffe で提供されています。Squeeze-and-Excitation Networks (SENet) は、チャネルごとの特徴応答を適応的に再調整する深層学習モデルアーキテクチャです。チャネル間の相互依存性を明示的にモデル化することでパフォーマンスを向上させ、画像分類タスクの精度を改善します。実装は Caffe で提供されています。
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AI生成の製品画像を検証するために設計されたGitHubプロジェクトで、実際のパッケージングが保持されることを保証します。SIFT/RANSACインライアゲートを使用して、各フレームごとにパックのPASS/FAIL結果を提供し、AI生成のビジュアルの信頼性と正確性を確保します。Packfixは、AI生成の製品画像を検証するために設計されたGitHubプロジェクトで、実際のパッケージングが保持されることを保証します。SIFT/RANSACインライアゲートを使用して、各フレームごとにパックのPASS/FAIL結果を提供し、AI生成のビジュアルの信頼性と正確性を確保します。
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CMU知覚コンピューティングラボによって開発されたリアルタイムのマルチパーソンキーポイント検出ライブラリです。身体、顔、手、足のキーポイントを推定し、高度なコンピュータビジョンアプリケーションを可能にします。OpenPoseは、CMU知覚コンピューティングラボによって開発されたリアルタイムのマルチパーソンキーポイント検出ライブラリです。身体、顔、手、足のキーポイントを推定し、高度なコンピュータビジョンアプリケーションを可能にします。
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最先端の検出器とトラッカーを統合したPythonの多目的ビデオラベリングGUIです。開発者や研究者の生産性を向上させる効率的なビデオ注釈を支援します。UltimateLabelingは、最先端の検出器とトラッカーを統合したPythonの多目的ビデオラベリングGUIです。開発者や研究者の生産性を向上させる効率的なビデオ注釈を支援します。
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共同画像ラベリングのために設計されたオープンソースのオンラインプラットフォームです。画像の注釈付けにおけるチームワークを促進し、正確な画像データラベリングを必要とするプロジェクトに最適です。ImageTaggerは、共同画像ラベリングのために設計されたオープンソースのオンラインプラットフォームです。画像の注釈付けにおけるチームワークを促進し、正確な画像データラベリングを必要とするプロジェクトに最適です。
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会話中に画像を送受信できるようにChatGPTを視覚基盤モデルに接続する、"Visual ChatGPT"論文で発表されたアプローチに基づくオープンソースのGitHubプロジェクトです。ユーザーは平易な言葉で編集内容を説明し、GroundingDINO、Segment Anything、Stable…TaskMatrixは、会話中に画像を送受信できるようにChatGPTを視覚基盤モデルに接続する、"Visual ChatGPT"論文で発表されたアプローチに基づくオープンソースのGitHubプロジェクトです。ユーザーは平易な言葉で編集内容を説明し、GroundingDINO、Segment Anything、Stable…
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Facebook Researchによって開発された参照PyTorch実装とモデルを提供します。これは、コンピュータビジョンタスクのために自己教師あり学習技術を活用することに興味のある研究者や開発者向けに設計されています。DINOv3は、Facebook Researchによって開発された参照PyTorch実装とモデルを提供します。これは、コンピュータビジョンタスクのために自己教師あり学習技術を活用することに興味のある研究者や開発者向けに設計されています。
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Facebook Researchによって開発された最先端のAIツールです。画像および動画のCLIPモデルとマルチモーダル大規模言語モデルに特化しており、視覚データとテキストデータの処理と理解において高度な機能を提供します。Perception Encoderは、Facebook Researchによって開発された最先端のAIツールです。画像および動画のCLIPモデルとマルチモーダル大規模言語モデルに特化しており、視覚データとテキストデータの処理と理解において高度な機能を提供します。
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トラッキング精度を向上させるためにすべての検出ボックスを関連付けるマルチオブジェクトトラッキングツールです。ECCV 2022のために開発され、先進的な検出技術を活用してさまざまなアプリケーションにおけるオブジェクトトラッキングを改善するよう設計されています。ByteTrackは、トラッキング精度を向上させるためにすべての検出ボックスを関連付けるマルチオブジェクトトラッキングツールです。ECCV 2022のために開発され、先進的な検出技術を活用してさまざまなアプリケーションにおけるオブジェクトトラッキングを改善するよう設計されています。
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論文「Marrying DINO with Grounded Pre-Training for Open-Set Object Detection」の公式実装です。革新的な事前トレーニング技術を通じて、物体検出能力を向上させることを目的としています。Grounding DINOは、論文「Marrying DINO with Grounded Pre-Training for Open-Set Object Detection」の公式実装です。革新的な事前トレーニング技術を通じて、物体検出能力を向上させることを目的としています。
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追跡システムの精度を向上させるために設計された堅牢なマルチ歩行者追跡ツールです。追跡シナリオにおける関連付けの改善に焦点を当てており、歩行者検出および追跡プロジェクトに取り組む開発者にとって貴重なリソースとなります。BoT-SORTは、追跡システムの精度を向上させるために設計された堅牢なマルチ歩行者追跡ツールです。追跡シナリオにおける関連付けの改善に焦点を当てており、歩行者検出および追跡プロジェクトに取り組む開発者にとって貴重なリソースとなります。
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論文「You Only Learn One Representation: Unified Network for Multiple Tasks」の実装です。複数のタスクを効率的に処理するための統一ネットワークを提供し、多様なアプリケーションに対して単一の表現を活用することを目的としています。YOLORは、論文「You Only Learn One Representation: Unified Network for Multiple Tasks」の実装です。複数のタスクを効率的に処理するための統一ネットワークを提供し、多様なアプリケーションに対して単一の表現を活用することを目的としています。
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一般的なOCR理論の公式コード実装であり、統一されたエンドツーエンドモデルを通じてOCR技術の進歩を目指しています。GitHubにホストされており、開発者に光学文字認識機能を強化するためのツールを提供します。GOT-OCR 2.0は、一般的なOCR理論の公式コード実装であり、統一されたエンドツーエンドモデルを通じてOCR技術の進歩を目指しています。GitHubにホストされており、開発者に光学文字認識機能を強化するためのツールを提供します。
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画像注釈プロセスを効率化するために設計されたウェブベースのツールです。ユーザーはカスタム注釈ワークフローを設計でき、ラベリングタスクの効率と精度を向上させます。LOSTは、画像注釈プロセスを効率化するために設計されたウェブベースのツールです。ユーザーはカスタム注釈ワークフローを設計でき、ラベリングタスクの効率と精度を向上させます。
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コンピュータビジョンのラベル形式を効率的に変換するために設計されたツールです。さまざまな形式をサポートしており、開発者が異なる機械学習モデルのラベルを管理し、変換するのを容易にします。LabelFormatは、コンピュータビジョンのラベル形式を効率的に変換するために設計されたツールです。さまざまな形式をサポートしており、開発者が異なる機械学習モデルのラベルを管理し、変換するのを容易にします。
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KerasとTensorFlowで実装された物体検出およびインスタンスセグメンテーションのための深層学習モデルです。画像内の物体を特定し、セグメント化するように設計されており、コンピュータビジョンのさまざまなアプリケーションにおいてピクセルレベルの精度を提供します。Mask R-CNNは、KerasとTensorFlowで実装された物体検出およびインスタンスセグメンテーションのための深層学習モデルです。画像内の物体を特定し、セグメント化するように設計されており、コンピュータビジョンのさまざまなアプリケーションにおいてピクセルレベルの精度を提供します。
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バウンディングボックスを使用して画像オブジェクトの注釈を作成するために設計されたJavaFXデスクトップアプリケーションです。正確な注釈作業を容易にし、画像データを扱う開発者や研究者に最適です。バウンディングボックスエディタは、バウンディングボックスを使用して画像オブジェクトの注釈を作成するために設計されたJavaFXデスクトップアプリケーションです。正確な注釈作業を容易にし、画像データを扱う開発者や研究者に最適です。
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最先端のアルゴリズムを特徴とする異常検出ライブラリです。実験管理、ハイパーパラメータ最適化、エッジ推論機能を提供し、異常検出における開発者や研究者のための包括的なツールとなっています。Anomalibは最先端のアルゴリズムを特徴とする異常検出ライブラリです。実験管理、ハイパーパラメータ最適化、エッジ推論機能を提供し、異常検出における開発者や研究者のための包括的なツールとなっています。
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再利用可能なコンピュータビジョンツールの作成に焦点を当てたGitHubプロジェクトです。開発者が共同開発を通じてコンピュータビジョンの能力を向上させることを可能にします。スーパービジョンは、再利用可能なコンピュータビジョンツールの作成に焦点を当てたGitHubプロジェクトです。開発者が共同開発を通じてコンピュータビジョンの能力を向上させることを可能にします。
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データセットのラベリングと管理プロセスを効率化するために設計された多目的なウェブベースの視覚データ注釈ツールです。さまざまな注釈タイプをサポートしており、コンピュータビジョンや機械学習プロジェクトにおける多様なアプリケーションに適しています。Scalabelは、データセットのラベリングと管理プロセスを効率化するために設計された多目的なウェブベースの視覚データ注釈ツールです。さまざまな注釈タイプをサポートしており、コンピュータビジョンや機械学習プロジェクトにおける多様なアプリケーションに適しています。
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効率的なデータセット作成のために設計されたオープンソースの画像注釈ツールです。直感的なインターフェースと柔軟なエクスポートオプションを備え、機械学習のワークフローを効率化します。Annotate Labは、効率的なデータセット作成のために設計されたオープンソースの画像注釈ツールです。直感的なインターフェースと柔軟なエクスポートオプションを備え、機械学習のワークフローを効率化します。
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テッセラクトOCRはオープンソースの光学文字認識エンジンです。複数の言語をサポートし、画像からのテキスト抽出に使用できます。堅牢なOCRソリューションを求める開発者に最適です。
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スケーラブルなピクセルネイティブ検索を導入するオープンソースプロジェクトであり、ウェブパースの革命を目指しています。ピクセルデータを効率的に処理し、検索する新しいアプローチを提供します。PixelRAGは、スケーラブルなピクセルネイティブ検索を導入するオープンソースプロジェクトであり、ウェブパースの革命を目指しています。ピクセルデータを効率的に処理し、検索する新しいアプローチを提供します。
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OpenStreetMapのジオメトリ、標高スカイライン、衛星画像、ストリートビューを使用して、写真が撮影された場所を特定するエージェントスキルです。Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI、OpenCode、GitHub Copilotと統合され、その機能を強化します。Geo-Sleuthは、OpenStreetMapのジオメトリ、標高スカイライン、衛星画像、ストリートビューを使用して、写真が撮影された場所を特定するエージェントスキルです。Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI、OpenCode、GitHub Copilotと統合され、その機能を強化します。
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