githubGitHubあり2026-06-09
ultralytics — Ultralytics YOLO 🚀
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
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「detection」の検索結果
13 件githubGitHubあり2026-06-09
yolov5 — Ultralytics YOLOv5 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite
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検出
- 用途
- 物体検出
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
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githubGitHubあり2026-06-09
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2026-06-09
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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githubGitHubあり2026-06-09
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2026-06-09
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2026-06-09
FunASR — Industrial-grade speech recognition toolkit: 170x realtime, 50+ languages, speaker diarization, emotion detection, streaming, and OpenAI-compatible API.
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
- Low
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githubGitHubあり2026-06-08
autogluon — Fast and Accurate ML in 3 Lines of Code
マシンラーニングを簡単かつ正確に実行できるライブラリです。
表形式向きセンサ/時系列機械学習アンサンブル学習検出予測表形式
- 用途
- マシンラーニング実行
- 難易度
- Easy
- コスト
- Low
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githubGitHubあり2026-06-08
pycaret — Open-source, low-code AutoML platform for Python. PyCaret 4.0: sklearn-native engine + React control plane.
pycaretは、Pythonによるオープンソースの低コストオートMLプラットフォームで、Reactコントロールプレーンを備えたsklearnネイティブエンジンを搭載しています。
CPUで試しやすい機械学習教師あり学習分類検出回帰
- 用途
- オートMLプラットフォーム
- 難易度
- Easy
- コスト
- Low
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githubGitHubあり2026-06-07
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2026-05-23
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2026-05-21
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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githubGitHubあり2026-05-21
notebooks — A collection of tutorials on state-of-the-art computer vision models and techniques. Explore everything from foundational architectures like ResNet to cutting-edge models like RF-DETR, YOLO11, SAM 3, and Qwen3-VL.
A collection of tutorials on state-of-the-art computer vision models and techniques. Explore everything from f
深層学習CNN分類検出セグメンテーション
- 用途
- 分類
- 難易度
- Easy
- コスト
- Low
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