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10月份GitHub上最熱門(mén)的Python開(kāi)源項(xiàng)目排行已經(jīng)出爐啦，一起來(lái)看看上榜詳情吧：

1.pytorch-image-models

https://github.com/rwightman/pytorch-image-models Star 14294

pytorch-image-models整合了PyTorch的許多圖像模型、腳本和預(yù)訓(xùn)練參數(shù)。除了來(lái)自Torchvision等現(xiàn)有的倉(cāng)庫(kù)的模型，作者自己也提供了一些模型。

2.yolov5

https://github.com/ultralytics/yolov5 Star 18160

YOLO是一個(gè)實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)框架，其意思是 You Only Look Once(你只看一次)。也就是說(shuō)待檢測(cè)的目標(biāo)圖像僅會(huì)通過(guò)全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(FCNN)一次。據(jù)介紹，YOLOv5是當(dāng)前所有已知 YOLO 實(shí)現(xiàn)中的當(dāng)前最佳(SOTA)。

3.transformers

https://github.com/huggingface/transformers Star 53672

Transformers是TensorFlow 2.0和PyTorch的最新自然語(yǔ)言處理庫(kù)，Transformers(以前稱為pytorch-transformers和pytorch-pretrained-bert)提供用于自然語(yǔ)言理解(NLU)和自然語(yǔ)言生成(NLG)的最先進(jìn)的模型(BERT，GPT-2，RoBERTa，XLM，DistilBert，XLNet，CTRL …) ，擁有超過(guò)32種預(yù)訓(xùn)練模型，支持100多種語(yǔ)言，并且在TensorFlow 2.0和PyTorch之間具有深厚的互操作性。

4.d2l-zh

https://github.com/d2l-ai/d2l-zh Star 27205

《動(dòng)手學(xué)深度學(xué)習(xí)》：面向中文讀者、能運(yùn)行、可討論。中英文版被全球200所大學(xué)采用教學(xué)。

5.manim

https://github.com/ManimCommunity/manim Star 38720

Manim 是一個(gè)用于解釋數(shù)學(xué)視頻的動(dòng)畫(huà)引擎，由社區(qū)維護(hù)。它被用來(lái)以編程方式創(chuàng)建精確的動(dòng)畫(huà)，Manim 使用 Python 以編程方式生

6.awesome-python

https://github.com/vinta/awesome-python Star 106403

awesome-python是vinta發(fā)起維護(hù)的Python資源列表，內(nèi)容包括：Web框架、網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)、網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容提取、模板引擎、數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)可視化、圖片處理、文本處理、自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、日志、代碼分析等。十分受Python開(kāi)發(fā)者的青睞。

7.faceswap

https://github.com/deepfakes/faceswap Star 39472

deepfake 的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，這款工具本來(lái)的用途是用來(lái)識(shí)別和交換圖片、視頻中人物臉部圖像的工具 。該項(xiàng)目有多個(gè)入口，你只需要：

• 收集照片(或使用以下訓(xùn)練數(shù)據(jù)中提供的照片)
• 從原始照片中提取面部圖像
• 在照片上訓(xùn)練模型(或使用以下訓(xùn)練數(shù)據(jù)中提供的模型)
• 使用模型轉(zhuǎn)換源代碼

8.yt-dlp

https://github.com/yt-dlp/yt-dlp Star 9953

yt-dlp是一個(gè)youtube-dl分支，youtube-dl是一款開(kāi)源免費(fèi)但功能強(qiáng)大的視頻下載工具。

9.mlflow

https://github.com/mlflow/mlflow Star 10560

MLflow 是由 Apache Spark 技術(shù)團(tuán)隊(duì)開(kāi)源的一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)，主打開(kāi)放性：

• 開(kāi)放接口：可與任意 ML 庫(kù)、算法、部署工具或編程語(yǔ)言一起使用。
• 開(kāi)源：開(kāi)發(fā)者可輕松地對(duì)其進(jìn)行擴(kuò)展，并跨組織共享工作流步驟和模型。
• MLflow的當(dāng)前版本是alpha版本。這意味著API和數(shù)據(jù)格式可能會(huì)發(fā)生變化。

10.Real-ESRGAN

https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN Star 6234

騰訊ARC實(shí)驗(yàn)室公開(kāi)的AI模型，是通過(guò)模擬高分辨率圖像變低分辯率過(guò)程中的各種退化，然后看到一張糊圖后倒推出來(lái)它的高清圖。

相比 ESRGAN，Real-ESRGAN 使用合成數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，引入了高階退化建模以更全面逼真地模擬復(fù)雜的圖像退化，重點(diǎn)考慮了合成過(guò)程中常見(jiàn)的振鈴和 overshoot 偽影。還采用了一個(gè)具有譜歸一化(Spectral Normalization)的 U-Net 鑒別器，來(lái)提高鑒別器的性能并穩(wěn)定訓(xùn)練過(guò)程，最終實(shí)現(xiàn)了“青出于藍(lán)勝于藍(lán)”的效果。