オープンソース。新しい可能性。

YOLOv5は、物体検出・-instance分割・画像分類に対応したPyTorchベースの高速・高精度なコンピュータビジョンフレームワークです。カスタムデータセットでの学習、多様なソースからの推論、ONNX/TensorRT/CoreMLへのモデルエクスポートをサポートします。

FiftyOneは、高品質なデータセットとコンピュータビジョンモデルを構築するためのオープンソースツールです。視覚化、ラベリング、評価、キュレーションなどの機能を提供し、PyTorch、Hugging Face、Ultralyticsなどのライブラリと統合されています。

YOLO11やSAM 3など61本のコンピュータビジョンチュートリアル集。物体検出、セグメンテーション、OCRなどをカバーし、Google Colabなどで直接実行可能。

timmは、PyTorch用の画像モデル、レイヤー、オプティマイザー、スケジューラー、データローダー、学習/評価スクリプトを集めた大規模なコレクションであり、ResNet、EfficientNet、ViT、ConvNeXt、Swinなどの多くの事前学習済みバックボーンを提供します。

Label Studioは、音声、テキスト、画像、動画、時系列など多様なデータ型に対応したオープンソースのデータラベリングツールです。シンプルなUIでラベル付けができ、各種モデル形式へのエクスポートが可能です。

X-AnyLabelingは、画像・動画・テキスト・マルチモーダルデータのAI支援アノテーションに対応する軽量なクロスプラットフォームデスクトップアプリです。多数の深層学習モデルや多様な描画・タスク機能、COCO/VOC/YOLOなど多形式の入出力、Windows/Linux/macOSでの利用に対応します。

Ultralyticsは、物体検出、セグメンテーション、分類などのコンピュータビジョンタスク向けに、最先端のYOLOモデルスイートを提供しています。