2018年7月GitHub上热门的机器学习项目排行

开源最前线（ID：OpenSourceTop） 猿妹编译

链接：https://medium.mybridge.co/machine-learning-open-source-of-the-month-v-july-2018-eb41780e5a76

在过去的一个月里，Mybridge对将近250个机器学习开源项目进行排名，精选出前10位。在此期间，Mybridge将项目与新的项目进行了比较。Mybridge AI根据各种因素对项目进行排名，希望对开发者有所帮助：

● Github上这些项目的Star平均数量：1041 

● 主题：DensePose，图像分类，多尺度训练，移动AI计算引擎，卫星图像，NLP，Python包，字检测，NCRF，DALI

1

DensePose

https://github.com/facebookresearch/DensePose Star 2901

DensePose 由 Facebook AI 研究院（FAIR）开源，旨在将人体所有像素的 2D RGB 图像实时映射到 3D 人体模型。

2

Darts

https://github.com/quark0/darts Star 1128

卷积网络和循环网络的微分结构搜索

3

SNIPER

https://github.com/mahyarnajibi/SNIPER Star 1352

SNIPER是一种有效的多尺度目标检测算法，用于实例级识别任务，如对象检测和实例级分割。SNIPER不是处理图像金字塔中的所有像素，而是选择性地处理地面实况对象（也称为芯片）周围的上下文区域。

4

Mace

https://github.com/XiaoMi/mace Star 2118

是一个专为移动端异构计算平台优化的神经网络计算框架

5

Robosat

https://github.com/mapbox/robosat Star 776

航空和卫星图像的语义分割。能提取下列特征：建筑物、停车场、道路、水流等。由 Mapbox 提供。

6

DecaNLP

https://github.com/salesforce/decaNLP Star 886

自然语言十项全能：NLP的多任务挑战 ，涵盖十项任务：问答，机器翻译，摘要，自然语言推理，情感分析，语义角色标记，零镜头关系提取，目标导向对话，语义分析和常识代词解析。

7

Magnitude

https://github.com/plasticityai/magnitude Star 427

一种快速，高效的通用矢量嵌入实用程序包。用于在Plasticity开发的快速，高效和简单的方式中将矢量嵌入用于机器学习模型。

8

Porcupine

https://github.com/Picovoice/Porcupine Star 373

Porcupine是一款自助式，高精度，轻巧的唤醒字（语音控制）引擎。

9

NCRF

https://github.com/baidu-research/NCRF Star 362

百度研究人员提出的 NCRF（神经条件随机场）方法，在提升肿瘤图像准确率的同时也减少了假阳性的出现几率。

10

DALI

https://github.com/NVIDIA/dali Star 420

包含高度优化的构建块和用于深度学习应用程序中的数据预处理的执行引擎的库

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