Github有趣的10款机器学习项目（送书活动还在继续）

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[/b][/b][/b][/b][/b][/b][/b][/b]01Face Recognition - 世界上最简单的人脸识别库链接：https://github.com/ageitgey/face_recognition


本项目号称世界上最简单的人脸识别库，可使用 Python 和命令行进行调用。该库使用 dlib 顶尖的深度学习人脸识别技术构建，在户外脸部检测数据库基准（Labeled Faces in the Wild benchmark）上的准确率高达 99.38%。


可以使用其它python库做人脸实时识别

02MUSE - 多语言词向量 Python 库链接：https://www.paperweekly.site/papers/1097


由 Facebook 开源的多语言词向量 Python 库，提供了基于 fastText 实现的多语言词向量和大规模高质量的双语词典，包括无监督和有监督两种。其中有监督方法使用双语词典或相同的字符串，无监督的方法不使用任何并行数据。

03style2paints v2.0 - 线稿自动上色项目：https://github.com/lllyasviel/style2paints

style2paintv2.0是使用无监督训练，它可以按照指定的颜色风格给线稿上色，github上有多个给线稿自动上色的模型，和其它几个相比，style2paints的“提示笔”是最精确的。


04Arnold - 最擅长玩《毁灭战士》的游戏AI论文：https://www.paperweekly.site/papers/1440
项目：https://github.com/glample/Arnold


本项目来自卡耐基梅隆大学，是 2017 年 VizDoom《毁灭战士》AI 死亡竞赛冠军 Arnold 的 PyTorch 开源代码。它包括了：
训练DOOM毁灭战士的源码

有17个用来训练和评估的地图

5个预训练的模型，你可以用它可视化和游戏对打，它还包括了那些赢得了ViZDoom毁灭战士竞赛的模型。

05FoolNLTK - 中文处理工具包
链接：https://github.com/rockyzhengwu/FoolNLTK

本项目特点：• 可能不是最快的开源中文分词，但很可能是最准的开源中文分词 • 基于 BiLSTM 模型训练而成 • 包含分词，词性标注，实体识别，都有比较高的准确率 • 用户自定义词典

06YOLOv2 - PyTorch - PyTorch 版 YOLOv2链接：https://github.com/ruiminshen/yolo2-pytorch


YOLOv2是最流行的目标检测框架之一，这个项目使用PyTorch实现来提高YOLO的产品化能力。它也拿ONNX把模型转换成Caffe2方便部署到开发者的项目里。



07Simple Railway Captcha Solver - 基于 CNN 的台铁订票验证码辨识项目：https://github.com/JasonLiTW/simple-railway-captcha-solver

本项目利用简单的 Convolutional Neural Network 来实作辨识台铁订票网站的验证码，训练集的部分以模仿验证码样式的方式来产生、另外验证集的部分则自台铁订票网站撷取，再以手动方式标记约 1000 笔。 

目前验证集对于 6 码型态的验证码的单码辨识率达到 98.84%，整体辨识成功率达到 91.13%。

08AlphaZero-Gomoku - 用 AlphaZero 下五子棋论文：AlphaZero: Mastering Chess and Shogi by Self-Play with a General Reinforcement Learning Algorithm（https://www.paperweekly.site/papers/1297）论文：AlphaGo Zero: Mastering the game of Go without human knowledge（https://www.paperweekly.site/papers/942）项目：https://github.com/junxiaosong/AlphaZero_Gomoku

这是一个将 AlphaZero 算法应用在五子棋的实现，由于五子棋相比围棋或国际象棋简单得多，所以只需几个小时就可以训练出一个不错的 AI 模型。

每移动400步的布局

09gym-extensions - OpenAI Gym 扩展集链接：https://github.com/Breakend/gym-extensions


这是一个 OpenAI Gym 库的扩展包，实现了包括：多任务学习、迁移学习、逆增强学习等功能。

10OpenPose - 多人实时检测系统项目：https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose


OpenPose代表了第一代实时多人检测系统，在单张图片上它可以检测人的身体、手、脸部关键点一共130个：
15或18个身体基本关键点，并且运行时检测的人数不变

2x21个手的基本关键点。目前情况是运行时是基于检测到的人的数量

70个脸部基本关键点。目前情况运行时是基于检测到的人的数量



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