一套可复用的计算机视觉工具库，提供目标检测、实例分割、分类等任务的标注处理、指标计算与可视化组件，帮开发者省去重复造轮子的时间。
基于 Stream 边缘网络快速搭建语音与视觉智能体，可接入任意模型或视频源，实现超低延迟的实时多模态交互。
开源计算机视觉库，提供图像处理、视频分析和深度学习推理的 C++ 接口，是视觉应用开发的基础设施。
从零手写实现 AI 工程核心组件的实战课程，覆盖智能体、大模型、计算机视觉与深度学习，边学边构建可交付的项目。
YOLO 系列官方实现库，一套 PyTorch 代码覆盖目标检测、实例与语义分割、图像分类、姿态估计和目标跟踪，训练到部署全流程打通。
基于 PyTorch 的目标检测全家桶，覆盖训练、推理、实例分割、图像分类和模型导出，开箱即用，适合快速落地视觉任务。
字节开源的多模态 AI Agent 桌面栈，把前沿模型和 Agent 基础设施连起来，让 Agent 能像人一样操作 GUI、浏览器和电脑完成任务。
统一加载和运行文本、视觉、音频、多模态的预训练模型，覆盖推理与训练，省去为每个模型重写代码的麻烦。
基于 PyTorch 的目标检测工具箱与基准库，集成了 Faster R-CNN、DETR、Grounding DINO 等主流模型，方便训练、评测和复现检测与分割算法。
跨平台机器学习框架，提供可定制的视觉、音频等实时流媒体处理方案，方便在移动端和桌面端搭建低延迟推理管线。
汇集土堆 PyTorch、李沐《动手学深度学习》、吴恩达深度学习和大模型 Agent 四套课程的中文笔记，适合系统入门深度学习与大模型应用开发。
收录最全的 PyTorch 图像骨干网络合集，涵盖 ResNet、ViT、ConvNeXt 等主流模型，自带训练、评估、推理和导出脚本及预训练权重，省去自己搭网络和找权重的麻烦。
PyTorch 版 CycleGAN 与 pix2pix 实现，提供图像到图像翻译的完整训练与测试流程，支持无配对和有配对数据转换。
RF-DETR 是 Roboflow 推出的实时目标检测与实例分割模型架构，在 COCO 上达到 SOTA，适合直接微调落地。
PyTorch 上的 Grad-CAM 系列可视化工具，支持 CNN 和 Vision Transformer，可用于分类、检测、分割、图像相似度等任务的模型可解释性分析。
持续录制电脑屏幕和音频，把日常工作流整理成可检索的记录，帮你找出值得自动化的环节，并为 AI 智能体提供上下文。
低代码训练框架，用声明式配置就能构建和微调自定义 LLM、神经网络及其他 AI 模型，省去手写大量训练代码。
让大模型自主拆解目标、调用工具并连续执行任务的智能体平台，提供可视化搭建与运行环境，帮你把重复性工作交给 AI 自动完成。
三行代码就能完成训练和调参的 AutoML 框架，自动搞定表格、图像、文本和时间序列任务，省去手动选模型和调超参的麻烦。
汇总深度学习、强化学习、计算机视觉和 NLP 等方向的优质公开课与讲座资源，适合系统入门或查漏补缺。
把训练好的深度学习模型优化并部署到 Intel CPU、GPU 等硬件上做推理，支持视觉、LLM 和生成式模型，省去自己折腾底层加速的麻烦。
基于 PyTorch 的几何计算机视觉库，提供可微分的图像处理与几何变换算子，方便在空间 AI 和机器人任务中搭建视觉模型。
基于 PyTorch 的 YOLOv3 系列实现，覆盖训练、验证、推理全流程，并支持导出 ONNX、CoreML、TensorRT 等多种格式，方便做实时目标检测和边缘部署。
开源实现的 CLIP 多模态模型，提供图像-文本对比学习训练与预训练权重，支持零样本图像分类和跨模态检索。
面向体育场景的计算机视觉工具库，提供足球等运动的检测、关键点识别与图像嵌入能力，可直接用于球员追踪和赛事数据分析。
一个面向 NeRF 与高斯泼溅的协作式训练与可视化工作室，把多视角照片转成三维场景，简化了从数据到渲染的完整流程。
基于 PyTorch 的度量学习库，提供对比损失、难例挖掘、采样器和检索指标，用来训练和评估相似度搜索所需的嵌入向量。
多视图几何 C++ 库，为三维计算机视觉和运动恢复结构（SfM）提供基础算法，可做摄影测量与三维重建。
主动感知上下文的 AI 助手，结合上下文工程与 ChatGPT Pulse 思路，自动收集并组织相关信息，为对话提供持续记忆和主动提醒。
跨平台桌面标注工具，支持文本、图像、视频、点云和多模态数据，内置 AI 模型辅助预标注，可导出多种格式。
MiniCPM-V 是面壁智能开源的多模态视觉语言模型，能在手机、PC 等本地设备上完成看图、听音和对话交互，无需依赖云端。
面向 NVIDIA Jetson 嵌入式设备的深度学习推理部署指南，用 TensorRT 加速图像识别等视觉任务，配套教程和预训练模型开箱即用。
一套可直接在 Colab 跑的计算机视觉教程合集，覆盖 ResNet 到 RF-DETR、YOLO11、SAM 3、Qwen3-VL 等模型，帮你快速上手训练、微调与推理。
MIT 6.S191 深度学习入门课的实验材料，用 Jupyter Notebook 带你动手实现计算机视觉、强化学习和音乐生成等模型，适合边学理论边写代码。
中文版 CLIP 预训练模型，支持中文图文跨模态检索和表征生成，可直接用于图文匹配、零样本分类等任务。
面向 AI Agent 的多模态数据运行时，提供无服务器 Postgres 与数据湖，支持大规模检索和模型训练。
把 PDF、图片、音视频等各种格式的数据统一解析成结构化文本，方便直接喂给 GenAI 框架和 RAG 流程使用。
整理 AI 算法岗求职全流程资料，涵盖准备攻略、刷题指南、内推渠道和公司清单，帮找算法工作的同学少走弯路。
一个能自主感知上下文的桌面 AI 伴侣，通过实时屏幕视觉、窗口追踪和 ONNX 语音合成，配合带表情的悬浮界面与你互动。