Длиб

Длиб
Оригинальный автор(ы)	Дэвис Э. Кинг
Начальная версия	2002
Стабильная версия	19.24.4 / 31 марта 2024 г .; 2 месяца назад
Репозиторий	github .с /Дэвискинг /dlib ;
Написано в	С++
Операционная система	Кросс-платформенный
Тип	Библиотека , машинное обучение
Лицензия	Способствовать росту
Веб-сайт	dlib .сеть

Dlib общего назначения — это кроссплатформенная программная библиотека , написанная на языке программирования C++ . На его дизайн сильно повлияли идеи проектирования по контракту и разработки программного обеспечения на основе компонентов . Таким образом, это, прежде всего, набор независимых программных компонентов. Это программное обеспечение с открытым исходным кодом, выпущенное под лицензией Boost Software License .

С момента начала разработки в 2002 году Dlib расширился и включает в себя широкий спектр инструментов. По состоянию на 2016 год он содержит программные компоненты для работы с сетями , потоками , графическими пользовательскими интерфейсами , структурами данных , линейной алгеброй , машинным обучением , обработкой изображений , интеллектуальным анализом данных , анализом XML и текста, числовой оптимизацией , байесовскими сетями и многими другими задачами. В последние годы большая часть разработок была сосредоточена на создании широкого набора статистических инструментов машинного обучения, и в 2009 году Dlib был опубликован в Journal of Machine Learning Research . ^[2] С тех пор он использовался в широком спектре областей. ^[3]^[4]^[5]^[6]^[7]^[8]^[9]^[10]^[11]^[12]^[13]^[14]^[15]

См. также [ править ]

Сравнение программного обеспечения глубокого обучения

Ссылки [ править ]

^ «Релиз 19.24.4» . 31 марта 2024 г. Проверено 22 апреля 2024 г.
^ Кинг, Делавэр (2009). «Dlib-ml: набор инструментов машинного обучения» (PDF) . Дж. Мах. Учиться. Рез. 10 (июля): 1755–1758 гг. CiteSeerX 10.1.1.156.3584 .
^ Научные исследования с использованием Dlib
^ Dlib на mloss.org
^ Автономные мобильные системы, 2009 г.
^ ESS: Чрезвычайно простая сериализация для C++
^ Гулд, С. (2012). «Дарвин: основа исследований и разработок в области машинного обучения и компьютерного зрения» (PDF) . Дж. Мах. Учиться. Рез. 13 (декабрь): 3533–3537. CiteSeerX 10.1.1.413.8518 .
^ Ян, Джунчи и др. «Инкрементная онлайн-регрессия для прогнозирования цен на электроэнергию». Сервисные операции, логистика и информатика (SOLI), Международная конференция IEEE 2012 г. ИИЭР, 2012. Ян, Дж.; Тиан, К.; Ван, Ю.; Хуанг, Дж. (2012). «Инкрементная онлайн-регрессия для прогнозирования цен на электроэнергию». Материалы Международной конференции IEEE 2012 г. по сервисным операциям, логистике и информатике . п. 31. дои : 10.1109/SOLI.2012.6273500 . ISBN 978-1-4673-2401-4 . S2CID 19017900 .
^ Куйф, Хьюго Дж., Макс А. Виргевер и Коэн Л. Винкен. «Автоматическое извлечение изогнутой среднесагиттальной поверхности мозга на МР-изображениях». Медицинское компьютерное зрение. Методы распознавания и их применение в медицинской визуализации. Springer Berlin Heidelberg, 2013. 225–232. Куйф, HJ; Виргевер, Массачусетс; Винкен, КЛ (2013). «Автоматическое извлечение изогнутой среднесагиттальной поверхности мозга на МРТ-изображениях» . Медицинское компьютерное зрение. Методы распознавания и их применение в медицинской визуализации . Конспекты лекций по информатике. Том. 7766. с. 225. дои : 10.1007/978-3-642-36620-8_22 . ISBN 978-3-642-36619-2 .
^ Борман, Ричард Клаус Эдуард. «Категоризация мест на основе видения». (2010).
^ Броду, Николя и Дмитрий Лаг. «3D-классификация данных наземного лидара сложных природных сцен с использованием многомасштабного критерия размерности: приложения в геоморфологии». Журнал фотограмметрии и дистанционного зондирования ISPRS 68 (2012): 121–134.
^ Аунг, Зейар и др. «На пути к точному прогнозированию электрической нагрузки в интеллектуальных сетях». DBKDA 2012, Четвертая Международная конференция по достижениям в области баз данных, знаний и приложений данных. 2012.
^ Родригес, Альберто и др. «Прервите и повторите попытку захвата». Интеллектуальные роботы и системы (IROS), Международная конференция IEEE/RSJ, 2011 г. ИИЭР, 2011. Родригес, А.; Мейсон, Монтана; Шриниваса, СС; Бернштейн, М.; Зирбель, А. (2011). «Прервать и повторить попытку захвата». 2011 Международная конференция IEEE/RSJ по интеллектуальным роботам и системам . п. 1804. дои : 10.1109/IROS.2011.6095100 . ISBN 978-1-61284-456-5 . S2CID 6637718 .
^ Мохан, Вандана и др. «Интраоперационное прогнозирование концентрации опухолевых клеток с помощью масс-спектрометрической визуализации». Межд. Симп. Математика. Тео. Сеть. Сист. 2010.
^ Накашима, Юта, Нобору Бабагути и Цзяньпин Фань. «Обнаружение предполагаемых человеческих объектов на видео, снятых людьми». Семинары по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPRW), конференция IEEE Computer Society 2010 г. ИИЭР, 2010. Накашима, Ю.; Бабагути, Н.; Фан, Дж. (2010). «Обнаружение предполагаемых человеческих объектов на видеороликах, снятых людьми». Конференция IEEE Computer Society 2010 по компьютерному зрению и распознаванию образов — семинары . п. 33. дои : 10.1109/CVPRW.2010.5543721 . ISBN 978-1-4244-7029-7 . S2CID 16767135 .

Внешние ссылки [ править ]

[wikidata-ad47c47292467068a56850ed0fb605520a160d9e-v12-1] «Релиз 19.24.4» . 31 марта 2024 г. Проверено 22 апреля 2024 г.

[2] Кинг, Делавэр (2009). «Dlib-ml: набор инструментов машинного обучения» (PDF) . Дж. Мах. Учиться. Рез. 10 (июля): 1755–1758 гг. CiteSeerX 10.1.1.156.3584 .

[3] Научные исследования с использованием Dlib

[4] Dlib на mloss.org

[5] Автономные мобильные системы, 2009 г.

[6] ESS: Чрезвычайно простая сериализация для C++

[7] Гулд, С. (2012). «Дарвин: основа исследований и разработок в области машинного обучения и компьютерного зрения» (PDF) . Дж. Мах. Учиться. Рез. 13 (декабрь): 3533–3537. CiteSeerX 10.1.1.413.8518 .

[8] Ян, Джунчи и др. «Инкрементная онлайн-регрессия для прогнозирования цен на электроэнергию». Сервисные операции, логистика и информатика (SOLI), Международная конференция IEEE 2012 г. ИИЭР, 2012. Ян, Дж.; Тиан, К.; Ван, Ю.; Хуанг, Дж. (2012). «Инкрементная онлайн-регрессия для прогнозирования цен на электроэнергию». Материалы Международной конференции IEEE 2012 г. по сервисным операциям, логистике и информатике . п. 31. дои : 10.1109/SOLI.2012.6273500 . ISBN 978-1-4673-2401-4 . S2CID 19017900 .

[9] Куйф, Хьюго Дж., Макс А. Виргевер и Коэн Л. Винкен. «Автоматическое извлечение изогнутой среднесагиттальной поверхности мозга на МР-изображениях». Медицинское компьютерное зрение. Методы распознавания и их применение в медицинской визуализации. Springer Berlin Heidelberg, 2013. 225–232. Куйф, HJ; Виргевер, Массачусетс; Винкен, КЛ (2013). «Автоматическое извлечение изогнутой среднесагиттальной поверхности мозга на МРТ-изображениях» . Медицинское компьютерное зрение. Методы распознавания и их применение в медицинской визуализации . Конспекты лекций по информатике. Том. 7766. с. 225. дои : 10.1007/978-3-642-36620-8_22 . ISBN 978-3-642-36619-2 .

[10] Борман, Ричард Клаус Эдуард. «Категоризация мест на основе видения». (2010).

[11] Броду, Николя и Дмитрий Лаг. «3D-классификация данных наземного лидара сложных природных сцен с использованием многомасштабного критерия размерности: приложения в геоморфологии». Журнал фотограмметрии и дистанционного зондирования ISPRS 68 (2012): 121–134.

[12] Аунг, Зейар и др. «На пути к точному прогнозированию электрической нагрузки в интеллектуальных сетях». DBKDA 2012, Четвертая Международная конференция по достижениям в области баз данных, знаний и приложений данных. 2012.

[13] Родригес, Альберто и др. «Прервите и повторите попытку захвата». Интеллектуальные роботы и системы (IROS), Международная конференция IEEE/RSJ, 2011 г. ИИЭР, 2011. Родригес, А.; Мейсон, Монтана; Шриниваса, СС; Бернштейн, М.; Зирбель, А. (2011). «Прервать и повторить попытку захвата». 2011 Международная конференция IEEE/RSJ по интеллектуальным роботам и системам . п. 1804. дои : 10.1109/IROS.2011.6095100 . ISBN 978-1-61284-456-5 . S2CID 6637718 .

[14] Мохан, Вандана и др. «Интраоперационное прогнозирование концентрации опухолевых клеток с помощью масс-спектрометрической визуализации». Межд. Симп. Математика. Тео. Сеть. Сист. 2010.

[15] Накашима, Юта, Нобору Бабагути и Цзяньпин Фань. «Обнаружение предполагаемых человеческих объектов на видео, снятых людьми». Семинары по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPRW), конференция IEEE Computer Society 2010 г. ИИЭР, 2010. Накашима, Ю.; Бабагути, Н.; Фан, Дж. (2010). «Обнаружение предполагаемых человеческих объектов на видеороликах, снятых людьми». Конференция IEEE Computer Society 2010 по компьютерному зрению и распознаванию образов — семинары . п. 33. дои : 10.1109/CVPRW.2010.5543721 . ISBN 978-1-4244-7029-7 . S2CID 16767135 .

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]

[8]

[9]

[10]

[11]

[12]

[13]

[14]

[15]

v т Это Программное обеспечение для глубокого обучения
Comparison
Open source	Apache MXNet Apache SINGA Caffe Deeplearning4j DeepSpeed Dlib Keras Microsoft Cognitive Toolkit ML.NET OpenNN PyTorch TensorFlow Theano Torch ONNX OpenVINO MindSpore
Proprietary	Apple Core ML IBM Watson Neural Designer Wolfram Mathematica MATLAB Deep Learning Toolbox
Category

v т Это для обработки изображений Программное обеспечение
Free	3D Slicer AFNI CellCognition CellProfiler Dlib Endrov Fiji FMRIB Software Library FreeSurfer GemIdent GNU Octave ilastik ImageJ IMOD ITK InVesalius ITK-SNAP KNIME Mango OpenCV OsiriX VIGRA VXL
Proprietary	Amira Analyze Aphelion Avizo Bitplane IDL Mathematica MATLAB Mimics MountainsMap Tomviz Visage SDK