githubGitHubあり2026-09-10
label-studio — Label Studio is a multi-type data labeling and annotation tool with standardized output format
データラベル化と注釈化を行うためのツールです。
コンピュータビジョン物体検出分類セグメンテーション画像
- 用途
- データラベル化ツール
- 難易度
- Easy
- コスト
- Low
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「classification」の検索結果
38 件githubGitHubあり2026-09-09
transformers — 🤗 Transformers: the model-definition framework for state-of-the-art machine learning models in text, vision, audio, and multimodal models, for both inference and training.
🤗 Transformersは、テキスト・ビジョン・音声など複雑なモデル定義をサポートするフレームワークで、インフェレンスターやトレーニングに使用できる。
深層学習Transformer分類テキスト音声
- 用途
- 機械学習モデル定義
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
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githubGitHubあり2026-09-09
ultralytics — Ultralytics YOLO26, YOLO11, YOLOv8 — object detection, instance segmentation, semantic segmentation, image classification, pose estimation, object tracking
ultralyticsはYOLO(You Only Look Once)の技術を使用したオブジェクト検出ライブラリで、高い精度を提供している。
コンピュータビジョン物体検出分類検出セグメンテーション
- 用途
- オブジェクト検出
- 難易度
- Easy
- コスト
- Low
→
githubGitHubあり2026-09-09
supervision — We write your reusable computer vision tools. 💜
supervisionは、機械学習技術を活用して、ユーザー独自のコンピュータビジョンツールを作成することができる。
コンピュータビジョン物体検出分類検出セグメンテーション
- 用途
- オリジナルコンピュータビジョンツール
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
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githubGitHubあり2026-09-09
paperless-ngx — A community-supported supercharged document management system: scan, index and archive all your documents
paperless-ngxは、コミュニティによってサポートされたスーパーチャージドのドキュメント管理システムで、ドキュメントのスキャン・インデックス・アーカイブが可能である。
自然言語処理大規模言語モデル分類テキスト
- 用途
- ドキュメント管理
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
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githubGitHubあり2026-09-09
cvat — Computer Vision Annotation Tool (CVAT) is a leading platform for building high-quality visual datasets for vision AI. It offers open-source, cloud, and enterprise products, as well as labeling services, for image, video, and 3D annotation with AI-assisted labeling, quality assurance, team collaboration, analytics, and developer APIs.
CVATは、機械学習用の業界標準のデータエンジンです。さまざまなスケールのチームが使用し、さまざまなスケールのデータに対応しています。
品質予測/異常検知コンピュータビジョンセグメンテーション分類検出画像
- 用途
- データのラベル付けと管理
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
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githubGitHubあり2026-09-09
labelme — Image annotation with Python. Supports polygon, rectangle, circle, line, point, and AI-assisted annotation.
イメージを注釈するツール。ポリゴン、長方形、円、線、点などを注釈することができる。
コンピュータビジョンセグメンテーション分類画像動画
- 用途
- イメージ注釈
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
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githubGitHubあり2026-09-09
fiftyone — Refine high-quality datasets and visual AI models
FiftyOneは、データセットの精査とAIモデル可視化を支援するライブラリです。このライブラリは、データセットの品質を高め、AIモデルを可視化するのを支援するために使用できます。
品質予測/異常検知機械学習教師あり学習分類検出画像
- 用途
- データセットの精査とAIモデル可視化
- 難易度
- Easy
- コスト
- Low
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githubGitHubあり2026-09-09
openvino — OpenVINO™ is an open source toolkit for optimizing and deploying AI inference
オープンソースのAI推論最適化と展開用ツールキットです。
深層学習Transformer分類生成音声
- 用途
- AI推論の最適化と展開
- 難易度
- Easy
- コスト
- Low
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githubGitHubあり2026-09-09
pytorch-image-models — The largest collection of PyTorch image encoders / backbones. Including train, eval, inference, export scripts, and pretrained weights -- ResNet, ResNeXT, EfficientNet, NFNet, Vision Transformer (ViT), MobileNetV4, MobileNet-V3 & V2, RegNet, DPN, CSPNet, Swin Transformer, MaxViT, CoAtNet, ConvNeXt, and more
PyTorchで使用できる画像エンコーダとバックボーンの最大のコレクションです。トレーニング、評価、推論など様々なスクリプトや事前の重み付きデータが含まれます。
深層学習Transformer分類画像
- 用途
- PyTorchで使用できる画像エンコーダとバックボーン
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
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githubGitHubあり2026-09-09
insightface — State-of-the-art 2D and 3D Face Analysis Project
このプロジェクトは２Ｄおよび３Ｄ顔の分析を実現するための基盤プロジェクトであり、最先端の技術を導入して顔の分析を実現します。
コンピュータビジョン3D・点群分類検出3D
- 用途
- 面量認証
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
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githubGitHubあり2026-09-09
FunASR — Open-source speech recognition toolkit for training, inference, streaming ASR, VAD, punctuation, speaker diarization pipelines, and OpenAI-compatible/MCP serving.
電気生理信号から表現を学習し、脳コンピューターインターフェースの開発を支援する。
深層学習Transformer分類検出テキスト
- 用途
- 電気生理信号から表現を学習する
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
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githubGitHubあり2026-09-09
compromise — modest natural-language processing
この研究では、自然言語処理の負担を減らすモジュラリティを目指しています。モジュラリティとは、システムを小さくて独立した部分に分割して、それぞれを簡素化することです。この研究では、文脈に応じてモジュラリティを変更できるメカ
自然言語処理分類音声
- 用途
- 自然言語処理の簡素化
- 難易度
- Easy
- コスト
- Low
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githubGitHubあり2026-09-09
presidio — An open-source framework for detecting, redacting, masking, and anonymizing sensitive data (PII) across text, images, and structured data. Supports NLP, pattern matching, and customizable pipelines.
presidioは、テキスト、画像、構造化データを含む敏感データを検出、削除、マスク、アノニマイズするオープンソースフレームワークです。自然言語処理、パターンマッチング、カスタマイズ可能なパイプラインをサポートします。
表形式向き深層学習Transformer分類検出画像
- 用途
- データのプライバシーを保護する
- 難易度
- Easy
- コスト
- Low
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githubGitHubあり2026-09-09
CoreNLP — CoreNLP: A Java suite of core NLP tools for tokenization, sentence segmentation, NER, parsing, coreference, sentiment analysis, etc.
CoreNLPはJavaで開発されたNLPツールのセットであり、分割、文分割、名詞認識、パーシング、コorefence、感情分析などを行える。
コンピュータビジョンセグメンテーション分類
- 用途
- 分析
- 難易度
- Easy
- コスト
- Low
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githubGitHubあり2026-09-09
smile — Statistical Machine Intelligence & Learning Engine
マシン学習、統計学習などに関する統計的エンジンです。
自然言語処理大規模言語モデル分類回帰画像
- 用途
- 統計的マシン学習エンジン
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
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arxivGitHubあり2026-09-08
Snugi-AI-v2 @ eRisk 2026 Task 2: Early Depression Detection via a Learned Stopping Policy with Sustained Confidence Gate
We describe the Snugi-AI-v2 submission to eRisk 2026 Task 2, the second edition of contextualized early depres
深層学習Transformer分類検出テキスト
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivGitHubあり2026-09-08
CAR-MIL: Counterfactual Attention Regularization for Multiple Instance Learning
Multiple Instance Learning (MIL) is widely used for weakly supervised learning, particularly in digital pathol
深層学習Transformer分類教師あり
- 用途
- 分類
- 難易度
- Easy
- コスト
- Low
→
githubGitHubあり2026-09-08
open_clip — An open source implementation of CLIP.
CLIPという画像認識モデルをオープンソースとして実装したライブラリ。
自然言語処理プロンプトエンジニアリング分類
- 用途
- 画像認識
- 難易度
- Easy
- コスト
- Low
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githubGitHubあり2026-09-08
pruna — Pruna is a model optimization framework built for developers, enabling you to deliver faster, more efficient models with minimal overhead.
デベロッパー向けのモデロプティミゼーションフレームワークです。モデルの高速化と効率化を実現することができます。
深層学習Transformer分類音声
- 用途
- モデロプティミゼーション
- 難易度
- Easy
- コスト
- Low
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githubGitHubあり2026-09-08
stanza — Stanford NLP Python library for tokenization, sentence segmentation, NER, and parsing of many human languages
stanzaは、さまざまな言語を処理するための言語処理用ライブラリです。
コンピュータビジョンセグメンテーション分類
- 用途
- 言語処理用ライブラリを提供する
- 難易度
- Easy
- コスト
- Low
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arxivGitHubあり2026-09-07
VEX-Bench: Benchmarking LLM Agents for Assessing Exploitability of Software Supply Chain Vulnerabilities
The software supply chain has become an increasingly exposed attack surface because of its reliance on intrica
自然言語処理大規模言語モデル分類
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
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arxivGitHubあり2026-09-07
A Black-Box Adversarial Attack on Human Pose Estimation and Keypoint-Based Action Recognition Models
Human pose estimation and keypoint-based action recognition models are increasingly deployed as components of
品質予測/異常検知コンピュータビジョン動画認識分類画像動画
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivGitHubあり2026-09-07
When Semantically Consistent Encoding Meets View-Label Heterogeneity Modeling: A Unified Framework for Incomplete Multi-View Multi-Label Learning
Incomplete multi-view multi-label learning requires not only robust semantic aggregation from partially observ
機械学習教師あり学習分類埋め込み
- 用途
- 分類
- 難易度
- Easy
- コスト
- Low
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arxivGitHubあり2026-09-07
SupGRPO: Enhancing GRPO with Matching-based Online SFT for Text Spotting
Text spotting requires both accurate text recognition and precise spatial localization. Current specialised sp
表形式向き自然言語処理大規模言語モデル分類検出テキスト
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
githubGitHubあり2026-09-05
vit-pytorch — Implementation of Vision Transformer, a simple way to achieve SOTA in vision classification with only a single transformer encoder, in Pytorch
感覚変換、すなわちバーチャルエキスパートが可能なPytorch実装。
深層学習Transformer分類画像
- 用途
- 感覚変換
- 難易度
- Easy
- コスト
- Low
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arxivGitHubあり2026-09-03
Towards AI-Driven Nanomedicine Discovery: A Benchmark and Multimodal Learning Framework for Nano Self-Assembly Prediction
Nano self-assembly organizes molecular components into bioactive nanoscale structures. Self-assembled nanopart
説明可能コンピュータビジョンマルチモーダル分類
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
huggingfaceGitHubありHugging Faceあり2026-09-03
ENEAS: Embedding-guided Neural Ensemble for Adaptive Segmentation
We present ENEAS, a unified, text-promptable method for instance tracking and semantic discovery. Text-prompta
品質予測/異常検知自然言語処理RAG分類セグメンテーション画像
- 用途
- 分類
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
→
huggingfaceGitHubありHugging Faceあり2026-09-03
AdaptVPR: Route-Aware Hard Positive Generation for Robust Visual Place Recognition
Visual Place Recognition (VPR) localizes a query image by retrieving database images of the same or nearby pla
コンピュータビジョンセグメンテーション分類生成画像
- 用途
- 分類
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
→
huggingfaceHugging Faceあり2026-09-03
The 2026 PNPL Competition: Word Classification and Efficient Cross-Subject Generalisation in LibriBrain100
The ambition of the 2025 PNPL competition (Landau et al., 2025) was to launch a multi-year curriculum for non-
深層学習軽量化・量子化分類検出音声
- 用途
- 分類
- 難易度
- Easy
- コスト
- Low
→
huggingfaceGitHubありHugging Faceあり2026-09-02
Let Confidence Change, Not the Prediction: Prediction-Preserving Repair for Post-hoc Calibration
Post-hoc calibration corrects reported confidence, yet a multiclass calibrator can also change the associated
コンピュータビジョン画像分類画像
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Easy
- コスト
- Low
→
githubGitHubあり2026-09-01
yolov5 — Ultralytics YOLOv5 in PyTorch for object detection, instance segmentation, classification, training, and export.
YOLOv5という物体検出アルゴリズムをPyTorchから他の言語に変換できるライブラリ。
コンピュータビジョン物体検出分類検出セグメンテーション
- 用途
- 物体検出
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
→
huggingfaceHugging Faceあり2026-08-31
Using Grounded Theory for Agent Behavior Analysis at Scale
Understanding agent behavior requires methods that scale to thousands of trajectories and surface new patterns
少数データ向き自然言語処理大規模言語モデル分類
- 用途
- 分類
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
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huggingfaceHugging Faceあり2026-08-29
Recognition-Refusal Misalignment in LLMs: Why Models Answer Structurally Unanswerable Questions
Large language models often answer structurally unanswerable questions, such as computing cot(-540°) or evalua
自然言語処理大規模言語モデル分類生成テキスト
- 用途
- 分類
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
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githubGitHubあり2026-08-24
spaCy — 💫 Industrial-strength Natural Language Processing (NLP) in Python
spaCyはPythonで動くIndustrial-strength Natural Language Processing(Language理解の高度なライブラリです。文脈理解、構文解析、名詞の抽出など、複雑なNLPタ
機械学習教師あり学習分類テキスト
- 用途
- ライブラリの紹介
- 難易度
- Easy
- コスト
- Low
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githubGitHubあり2026-08-22
deep-learning-drizzle — Drench yourself in Deep Learning, Reinforcement Learning, Machine Learning, Computer Vision, and NLP by learning from these exciting lectures!!
Drench yourself in Deep Learning, Reinforcement Learning, Machine Learning, Computer Vision, and NLP by learni
数学・理論最適化分類画像音声
- 用途
- 分類
- 難易度
- Easy
- コスト
- Low
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githubGitHubあり2026-08-13
pytorch-grad-cam — Advanced AI Explainability for computer vision. Support for CNNs, Vision Transformers, Classification, Object detection, Segmentation, Image similarity and more.
このライブラリは、コンピューター ビジョンのための高度なAI解釈と可視化ソリューションです。このライブラリは、CNN、ビジョン トランスフォーム、分類、物体検出、分割、画像類似度など、さまざまなコンピューター ビジョンの
深層学習Transformer分類検出セグメンテーション
- 用途
- AIの解釈と可視化ソリューション
- 難易度
- Easy
- コスト
- Low
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arxivGitHubあり2026-08-03
Spike-HTR: Spiking Neural Transformer for Handwritten Text Recognition
Handwritten Text Recognition (HTR) is computationally imbalanced in two ways: most image pixels are background
深層学習Transformer分類画像テキスト
- 用途
- 分類
- 難易度
- Easy
- コスト
- Low
→