AI 开源项目分享:时间序列预测模型、图像监督的 python 库...

star2017 1年前 ⋅ 1474 阅读

项目一:modeltime — 时间序列预测模型和机器学习框架

时间序列在变化。企业现在每天需要 10,000 多个时间序列预测。这就是我所说的高性能时间序列预测系统(HPTSF)-准确,稳健和可扩展的预测。高性能预测系统将为公司节省数百万美元。

特点与优势:

  • Modeltime 在一个框架中解锁时间序列模型和机器学习。无需在各种框架之间来回切换。modeltime 解锁了机器学习和经典时间序列分析。
  • 预测:使用 ARIMA,ETS 和更多模型
  • 先知:使用 Facebook 的先知算法
  • 其他五花八门的模型
  • 简化的预测工作流程。Modeltime 合并了一个简单的工作流,以使用最佳实践进行预测。

项目地址:

https://github.com/business-science/modeltime

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项目二:Open3D-ML — Open3D 的扩展,可解决 3D 机器学习任务在这里插入图片描述在这里插入图片描述

Open3D-ML 是 Open3D 的扩展,用于 3D 机器学习任务。它建立在 Open3D 核心库的基础上,并通过用于 3D 数据处理的机器学习工具进行了扩展。此项目集中于诸如语义点云分段之类的应用程序,并提供了可用于常见任务以及用于训练的管道的预训练模型。



Open3D-ML 可与 TensorFlow 和 PyTorch 轻松集成到现有项目中,并且还提供独立于 ML 框架的常规功能,例如数据可视化。

Open3D-ML 集成在 Open3D v0.11 + python 发行版中,并且与以下版本的 ML 框架兼容。

  • PyTorch 1.6
  • TensorFlow 2.3
  • CUDA 10.1 (On GNU/Linux x86_64, optional)

主要功能:

  • 读取数据集 数据集名称空间包含用于读取常见数据集的类。在这里,我们阅读了 SemanticKITTI 数据集并将其可视化。
  • 模型,数据集和管道的配置存储在 ml3d / config 中。用户还可以构造自己的 YAML 文件来保留其自定义配置的记录。
  • 运行预训练的语义分割模型
    在前面的示例的基础上,我们可以使用经过预训练的语义分割模型实例化管道,然后在数据集的点云上运行它。请参阅模型动物园以获取预训练模型的权重。
  • 训练语义分割模型 与推理类似,管道提供了用于训练数据集上的模型的接口。
  • 使用预定义脚本。

任务与算法:

  • 语义分割任务

对于语义分割的任务,我们在所有类上使用均值交越联合(mIoU)来衡量不同方法的性能。该表显示了细分任务的可用模型和数据集以及相应的分数。每个分数都链接到各自的体重文件。
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  • 目标检测

对于物体检测任务,我们使用鸟瞰(BEV)和 3D 的平均平均精度(mAP)来测量不同方法的性能。该表显示了对象检测任务的可用模型和数据集以及相应的分数。每个分数都链接到各自的体重文件。为了进行评估,根据 KITTI 的验证标准,使用验证子集对模型进行了评估。对模型进行了三类训练(汽车,行人和骑自行车的人)。计算出的值是所有难度级别下所有类别的 mAP 的平均值。
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项目地址:

https://github.com/intel-isl/Open3D-ML


本文地址:https://www.6aiq.com/article/1629312233975
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