Anomalib
Anomalib – используется для обнаружения аномалий в изображениях. Учитывает проблему дисбаланса данных и предлагает 8+ моделей/алгоритмов для сравнительного анализа на любом наборе данных. Подходит как для простой классификации, так и для сегментации аномалий в изображениях.
![Опенсорсная библиотека для компьютерного зрения: Ultralytics](https://media.proglib.io/posts/2024/07/06/5b9140c713637da65d3290bde72e18ad.png)
Ultralytics
Ultralytics – включает в себя модель YOLOv8 для обнаружения объектов, решает задачи отслеживания объектов, сегментации экземпляров, классификации изображений и оценки поз. Позволяет легко дообучать YOLOv8 для конкретных задач на пользовательских данных.
![Опенсорсная библиотека для компьютерного зрения: Pythae](https://media.proglib.io/posts/2024/07/06/57bad50709c4dbf9db921796751cea73.png)
Pythae
Pythae – предоставляет более 15 различных автоэнкодеров. Автоэнкодеры используются для сжатия изображений в меньшее латентное пространство и применяются для решения задач, связанных с шумоподавлением, восстановлением и повышением разрешения изображений, инпейнтингом и извлечением признаков.
![Опенсорсная библиотека для компьютерного зрения: Pythae](https://media.proglib.io/posts/2024/07/06/5b9409a82b25cd5dcc7c7225bda65406.png)
Albumentations
Albumentations – мощный инструмент для аугментации изображений. Аугментация применяется в глубоком обучении и машинном зрении для повышения качества моделей, поскольку позволяет многократно расширить исходный набор данных. Albumentations выполняет более 70 преобразований изображений, включая размытие, обрезку и изменение яркости – то есть набор данных будет автоматически увеличен в 70+ раз. Кроме того, библиотека позволяет задавать частоту применения конкретных преобразований при определении процесса аугментации.
![Опенсорсная библиотека для компьютерного зрения: Albumentations](https://media.proglib.io/posts/2024/07/06/8ab458a61d40bac081bdca2070753158.png)
Kangas
Kangas – расширяет возможности Pandas для работы с мультимедийными наборами данных. Позволяет создавать DataGrids (аналог DataFrame в Pandas) для журналирования наборов данных и отладки прогнозов модели на уровне отдельных образцов.
![Опенсорсная библиотека для компьютерного зрения: Kangas](https://media.proglib.io/posts/2024/07/06/716e209628e004ef0578817dc9bf761c.png)
Комментарии