GitHub10月Python开源项目排行榜已经出炉，一起来看看榜单详情：1.pytorch-image-modelshttps://github.com/rwightman/pytorch-image-modelsStar14294pytorch-image-models为PyTorch集成了许多图像模型、脚本和预训练参数。除了现有资源库（如Torchvision）中的模型外，作者自己也提供了一些模型。2.yolov5https://github.com/ultralytics/yolov5Star18160YOLO是一个实时目标检测框架，意思是YouOnlyLookOnce（你只看一次）。也就是说，待检测的目标图像只会经过一次全卷积神经网络（FCNN）。据介绍，YOLOv5是所有已知YOLO实现中目前最好的（SOTA）。3.Transformershttps://github.com/huggingface/transformersStar53672Transformers是TensorFlow2.0和PyTorch最新的自然语言处理库，Transformers（以前称为pytorch-transformers和pytorch-pretrained-bert）提供自然语言理解（NLU）和自然语言生成(NLG)最先进的模型（BERT、GPT-2、RoBERTa、XLM、DistilBert、XLNet、CTRL……），具有超过32个预训练模型，支持100多种语言，以及在TensorFlow2.0中与PyTorch有深度的互操作性。4.d2l-zhhttps://github.com/d2l-ai/d2l-zhStar27205《动手学深度学习》：针对中文读者，可以运行，可以讨论。中英文版本被全球200所大学用于教学。5.manimhttps://github.com/ManimCommunity/manimStar38720Manim是一个数学视频动画讲解引擎，由社区维护。它用于以编程方式创建精确的动画。Manim使用Python以编程方式生成。包括：Web框架、网络爬虫、网页内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图像处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志记录、代码分析等。非常受Python开发者欢迎。7.faceswaphttps://github.com/deepfakes/faceswapStar39472deepfake的深度学习技术，这个工具最初是用来识别和交换图片和视频中人脸图像的。该项目有多个条目，你只需要：收集照片（或使用下面训练数据中提供的照片）从原始照片中提取人脸图像在照片上训练模型（或使用下面训练数据中提供的模型）)使用模型转换源码8.yt-dlphttps://github.com/yt-dlp/yt-dlpStar9953yt-dlp是youtube-dl的一个分支，youtube-dl是一个开源免费但功能强大的视频下载工具.9.mlflowhttps://github.com/mlflow/mlflowStar10560MLflow是ApacheSpark技术团队开源的机器学习平台，主打开放性：开放接口：可以搭配任何ML库、算法、部署工具或编程语言。开源：开发人员可以轻松扩展它并跨组织共享工作流步骤和模型。MLflow的当前版本是alpha版本。这意味着API和数据格式可能会发生变化。10.Real-ESRGANhttps://github.com/xinntao/Real-ESRGANStar6234腾讯ARC实验室发布的AI模型，是模拟高分辨率图片在降低分辨率过程中的各种退化，然后看a模糊图片后，推出其高分辨率图片。与ESRGAN相比，Real-ESRGAN使用合成数据进行训练，引入高阶退化建模，更全面真实地模拟复杂的图像退化，重点解决了合成过程中常见的振铃和过冲伪影。还使用了一个带有SpectralNormalization的U-Net判别器来提高判别器的性能和稳定训练过程，最终达到“blueisbetterthanblue”的效果。
