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這是 PaperDaily 的第?61?篇文章

Semantic Segmentation PyTorch

#PyTorch上最好的語義分割工具包

本項目是由 MIT CSAIL 實驗室開源的 PyTorch 語義分割工具包，其中包含多種網絡的實現和預訓練模型。自帶多卡同步 bn，能復現在 MIT ADE20K 上 SOTA 的結果。

ADE20K 是由 MIT 計算機視覺團隊開源的規模最大的語義分割和場景解析數據集。

▲?從右至左：測試圖-Ground Truth-預測結果

▲ 測試結果

項目鏈接

https://github.com/CSAILVision/semantic-segmentation-pytorch

#支持快速成型的深度學習NLP工具包

PyTorch NLP 是一個自然語言處理開源 Python 庫，包含各類預訓練 Embeddings、采樣器、數據集加載器、神經網絡模型和文本編碼器。本項目旨在幫助開發者加速自然語言處理研究進程。

項目鏈接

https://github.com/PetrochukM/PyTorch-NLP

Non-local Neural Networks for Video Classification

#Facebook視頻分類開源代碼

本項目是 Facebook 論文 Non-local Neural Networks 的視頻分類開源代碼和模型，這個代碼在視頻分類效果和效率上都做到了很大的提升，ResNet-50 Non-local Net 基本能橫掃只用 RGB 的視頻分類模型。

代碼里面提供的模型可以作為許多其他任務的底層 representation，作者希望通過這個代碼能把大規模視頻相關的研究帶進尋常百姓家。

▲?測試結果

項目鏈接

https://github.com/facebookresearch/video-nonlocal-net

Keras Project Template

#Keras項目模板

本項目是一個基于 Keras 庫的項目模板，模板能讓你更容易地構建和訓練深度學習模型，并支持 Checkpoints 和 TensorBoard。

▲?模型結構

項目鏈接

https://github.com/Ahmkel/Keras-Project-Template

Agriculture_KnowledgeGraph

#面向智慧農業的知識圖譜及其應用系統

本項目是上海市《農業信息服務平臺及農業大數據綜合利用研究》子課題《上海農業農村大數據共享服務平臺建設和應用》的研究成果。

華東師范大學數據科學與工程學院作為課題主要參與單位以實現智慧農業為目標，探索農業大數據分析、挖掘和綜合應用。華師大課題組在前期國家重點研發計劃《大數據知識工程基礎理論及其應用研究》研究基礎上，在本項目中，基于碎片化農業大數據，構建面向智慧農業的知識圖譜及其應用系統。

可復用資源：

• hudong_pedia.csv: 已經爬好的農業實體的百科頁面的結構化 csv 文件?

• labels.txt: 5000 多個手工標注的實體類別?

• predict_labels.txt: KNN 算法預測的 13W 多個實體的類別?

• /wikidataSpider/wikidataProcessing/wikidata_relation.csv: predict_labels.txt 中實體在 wikidata 中對應的三元組關系?

• attributes.csv: 部分實體的屬性（互動百科頁面中直接得到）
  

Demo鏈接

http://p2052x6533.iok.la:44910/

項目鏈接

https://github.com/qq547276542/Agriculture_KnowledgeGraph

《遷移學習簡明手冊》

#關于遷移學習你想要知道的一切

本手冊簡明地介紹遷移學習的概念與基本方法，并對其中的領域自適應問題中的若干代表性方法進行講述。最后簡要探討遷移學習未來可能的方向。

本手冊編寫的目的是幫助遷移學習領域的初學者快速入門并掌握基本方法，為自己的研究和應用工作打下良好基礎。

本手冊的編寫邏輯很簡單：是什么——介紹遷移學習；為什么——為什么要用遷移學習、為什么能用；怎么辦——如何進行遷移（遷移學習方法）。

為了最大限度地方便初學者，作者還特別編寫了一章上手實踐，直接分享實現代碼和心得體會。

▲?主要文件與其內容介紹

手冊下載

http://jd92.wang/assets/files/transfer_learning_tutorial_wjd.pdf

項目鏈接

https://github.com/jindongwang/transferlearning-tutorial

MobilePose

#支持移動設備的單人姿態估計框架

MobilePose 是一個輕量級的、基于 PyTorch 實現的單人姿態估計框架。目標旨在提供一個模型訓練/推理/評估接口，以及具有各種數據增強選項的數據采集器。最終訓練的模型在速度、大小和精度方面均可滿足移動設備的基本需求。

項目鏈接

https://github.com/YuliangXiu/MobilePose-pytorch

Meka

#多標簽分類器和評價器

MEKA 是一個基于 Weka 機器學習框架的多標簽分類器和評價器。本項目提供了一系列開源實現方法用于解決多標簽學習和評估。

項目主頁

http://meka.sourceforge.net/

項目鏈接

https://github.com/Waikato/meka

Quick NLP

#基于Fast.ai的PyTorch NLP庫

Quick NLP 是一個基于深度學習的自然語言處理庫，該項目的靈感來源于 Fast.ai 系列課程。它具備和 Fast.ai 同樣的接口，并對其進行擴展，使各類 NLP 模型能夠更為快速簡單地運行。

項目鏈接

https://github.com/outcastofmusic/quick-nlp

本文由 AI 學術社區 PaperWeekly 精選推薦，社區目前已覆蓋自然語言處理、計算機視覺、人工智能、機器學習、數據挖掘和信息檢索等研究方向，點擊「閱讀原文」即刻加入社區！

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總結

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