海洋空间环境感知（虎鲸）开源计划 / 水下目标检测赛获奖解决方案 N/A

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此仓库加入历届水下声学目标检测赛获奖队伍的解决方案，仅供参考。 **1. 水下声学目标检测赛** **真就玄学** 本项目由真就玄学团队建立，用于向水下目标检测中声呐扫描图片分析，在2020年初由国家自然科学基金委员会、湛江市人民政府以及鹏城实验室联合举办的水下目标检测算法赛声学赛项中荣获了二等奖。 项目链接：https://github.com/pengzhiliang/uodac_sonar.git **Rill** 本项目由Rill团队建立，用于向水下目标检测中声呐扫描图片分析，在2020年初由国家自然科学基金委员会、湛江市人民政府以及鹏城实验室联合举办的水下目标检测算法赛声学赛项中荣获了三等奖。 项目链接：https://github.com/zhengye1995/underwater-object-detection.git **三档向前冲** 本项目由三档向前冲团队建立，用于向水下目标检测中声呐扫描图片分析，在2020年初由国家自然科学基金委员会、湛江市人民政府以及鹏城实验室联合举办的水下目标检测算法赛声学赛项中荣获了三等奖。 项目链接：https://github.com/shanglidan/under_water.git **默写年华** 本项目由默写年华团队建立，用于向水下目标检测中声呐扫描图片分析，在2020年初由国家自然科学基金委员会、湛江市人民政府以及鹏城实验室联合举办的水下目标检测算法赛声学赛项中获得第二十名的好成绩。 项目链接：https://github.com/qiulinzhang/underwater_shengxue.git **KG** 本项目由KG团队建立，用于向水下目标检测中声呐扫描图片分析，在2020年初由国家自然科学基金委员会、湛江市人民政府以及鹏城实验室联合举办的水下目标检测算法赛声学赛项中获得第十五名的好成绩。 项目链接：https://github.com/dbofseuofhust/2020-uodac-kg.git **2. 水下光学目标检测赛** **Kris++** 本项目由Kris++团队建立，用于向水下目标检测中光学图片物体检测，在2020年初由国家自然科学基金委员会、湛江市人民政府以及鹏城实验室联合举办的水下目标检测算法赛光学赛项中荣获了三等奖。 项目链接：https://github.com/sankin97/underwater_detection.git **Synthesis** 本项目由Synthesis团队建立，用于向水下目标检测中光学图片物体检测，在2020年初由国家自然科学基金委员会、湛江市人民政府以及鹏城实验室联合举办的水下目标检测算法赛光学赛项中荣获了三等奖。 项目链接：https://github.com/chenyingpeng/pytorch-uodac.git

之江天枢 / pix2pixHD Python

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Implementation of pix2pixHD with Oneflow framework. This work is based on two repo: pix2pixHD and CelebAMask-HQ.

原始仓库地址：https://gitee.com/zhijiangtianshu/pix2pix-hd.git

之江天枢 / Dubhe Java

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"天枢人工智能开源平台"（简称："天枢平台"）是由之江实验室牵头，联合北京一流科技等共同打造的具有自主知识产权的人工智能开源平台。整个平台由一站式AI模型开发平台、高性能深度学习框架和模型炼知框架三大子系统组成。 其中， "一站式AI模型开发平台"面向AI模型生产的生命周期，提供了包括数据处理、模型开发、模型训练和模型管理等功能，方便用户一站式构建AI算法。

原始仓库地址：https://gitee.com/zhijiangtianshu/Dubhe.git

Joint Coding Algorithm Based on Semantic Communication Python

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基于语义通信的联合编码，该项目旨在用深度学习的思想和方法去完成联合编码任务，尽可能地在保证语义信息完好保留的前提下压缩传输的文件大小。

之江天枢 / oneflow-benchmark Python

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这个资源库提供了OneFlow深度学习的基准例子，用于CV、CTR和NLP，更多的模型正在进行中，准备好后将在这里提供。

原始仓库地址：https://gitee.com/zhijiangtianshu/OneFlow-Benchmark.git

之江天枢 / models Python

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使用 OneFlow 构建的模型和示例。

原始仓库地址：https://gitee.com/zhijiangtianshu/models.git

之江天枢 / fast-neural-style Python

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使用 Oneflow 框架实现 Fast Neural Style。

原始仓库地址：https://gitee.com/zhijiangtianshu/fast-neural-style.git

之江天枢 / oneflow_-alpha-star Python

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星际争霸的强化学习demo

原始仓库地址：https://gitee.com/zhijiangtianshu/oneflow_-alpha-star.git

之江天枢 / oneflow C++

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OneFlow是开源的、采用全新架构设计，世界领先的工业级通用深度学习框架。 - 分布式训练全新体验，多机多卡如单机单卡一样简单 - 完美契合一站式平台(k8s + docker) - 原生支持超大模型 - 近零运行时开销、线性加速比 - 灵活支持多种深度学习编译器 - 自动混合精度 - 中立开放，合作面广 - 持续完善的算子集、模型库

原始仓库地址：https://gitee.com/zhijiangtianshu/oneflow.git

之江天枢 / zjvis Vue

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TS-VIS（天枢Vis）是[天枢人工智能开源开放平台](https://gitee.com/zhijiangtianshu/Dubhe)的可视化组件，支持Tensorflow、Pytorch、Oneflow等主流深度学习框架的可视化功能。 **[文档: https://feyily.github.io/tsvis-document/](https://feyily.github.io/tsvis-document/)**  ## 亮点 * 框架无关，支持TensorFlow、PyTorch、OneFlow等主流深度学习框架可视化 * 超快的响应速度 * 支持大规模的可视化 * 支持训练过程实时可视化 * 支持降维分析样本可视化 * 支持神经网络异常可视化 ## 支持功能 - 模型结构可视化：可视化网络结构，包括计算图和结构图 - 标量数据可视化：可视化包括神经网络`accuary`和`loss`等的标量数据 - 媒体数据可视化：可视化包括图像、文字、音频在内的媒体数据 - 统计分析可视化：可视化神经网络中权重、偏置等的分布 - 降维分析可视化：通过降维算法，可视化任意高维数据 - 超参分析可视化：可视化不同超参数下的神经网络指标 - 异常检测可视化：将神经网络张量数据映射到二维，可视化张量数据统计信息 - 用户定制可视化：可以将所有功能移动到该模块进行可视化

原始仓库地址：https://gitee.com/zhijiangtianshu/zjvis.git