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开源计算机视觉库

《动手学深度学习》是一本面向中文读者的实用型深度学习教材，提供可运行的代码和丰富的讨论内容。它已被全球70多个国家、500多所大学采用，作为深度学习课程的教材。

60多个深度学习论文的实现/教程，并附带旁注；涵盖Transformer（原始版、XL、Switch、Feedback、ViT等）、优化器（Adam、AdaBelief、Sophia等）、GAN（CycleGAN、StyleGAN2等）、强化学习（PPO、DQN）、Capsule网络、知识蒸馏等。

12周，24节课，人人皆可学AI！

GFPGAN致力于开发用于现实人脸修复的实用算法。

基于PyTorch的图像到图像转换

使用Pytorch实现视觉Transformer，这是一种仅用单个Transformer编码器就能轻松达到图像分类领域最先进水平（SOTA）的简易方法。

OpenCV学习：C++和Python示例

最大的机器学习模型即用型数据集中心，提供快速、易用且高效的数据处理工具

这个项目把《动手学深度学习》一书中原本用MXNet框架写的代码，改成了用PyTorch框架实现的版本。