YOLO3D-YOLOv4-PyTorch

学习如何设计、开发、部署和迭代生产级别的机器学习应用。

飞桨：源于工业实践的并行分布式深度学习框架，支持高性能单机、分布式训练和跨平台部署，涵盖深度学习和机器学习。

ncnn是一个针对移动平台优化的，高性能神经网络推理框架。

YOLOv7论文的实现：可训练的免费策略集合创造了实时目标检测的新 state-of-the-art

将Darknet模型转换为TensorFlow模型。加载已训练的权重，使用TensorFlow进行重新训练/微调，并将常量图定义导出到移动设备。

MMdnn 是一套工具，帮助用户在不同的深度学习框架之间进行互操作，例如模型转换和可视化。它支持 Caffe、Keras、MXNet、TensorFlow、CNTK、PyTorch、Onnx 和 CoreML 等框架之间的模型转换。

OpenMMLab新一代通用三维目标检测平台

IDEA研究院认知计算与自然语言研究中心主导研发的封神榜大模型（Fengshenbang-LM）是一个开源的大模型体系，旨在成为中文AIGC和认知智能领域的基础设施。

FEDML是一个统一且可扩展的机器学习库，用于大规模分布式训练、模型服务和联邦学习。FEDML Launch，一个跨云调度器，进一步实现了在任何GPU云或本地集群上运行任何AI作业。基于此库构建的TensorOpera AI (https://TensorOpera.ai) 是一个可扩展的生成式AI平台。

一个用于分布式深度神经网络训练的高性能通用框架