通用数据工具是用于编辑和标注图像（计算机视觉、边界框、分割）、文本（命名实体识别、分类）或通用数据录入的用户界面。用于查看和编辑以可扩展的 .udt 格式定义的任何数据。

提供 22 个替代方案

Neural Designer 是一款用于高级分析的软件工具，包含描述性、诊断性、预测性和规范性分析工具。它可帮助您获得可操作的洞察，从而做出更明智的决策，实现更好的业务成果。

提供 22 个替代方案

一个基于AutoML 2.0的自动化AI平台，以更简单、可定制的方式设计AI项目。敏捷响应，免除人力与硬件困扰，快速推动业务增长。

提供 28 个替代方案

这可能不是最好的深度学习框架，但它确实是一个深度学习框架。

提供 10 个替代方案

2^x 图像超分辨率？

提供 60 个替代方案

Netron 是一个用于神经网络、深度学习和机器学习模型的可视化工具。它可在 macOS、Windows、Linux 系统以及浏览器中运行。

一款为高吞吐量设计用户体验的桌面应用，HyperLabel 是一个完整的工具集，用于质量标注流程管理和训练数据创建。

提供 25 个替代方案

Rasa NLU 是一个用于意图分类和实体提取的工具。你可以将 Rasa NLU 视为一组高级 API，利用现有的自然语言处理和机器学习库来构建自己的语言解析器。

提供 39 个替代方案

Lightly 通过提供更优质的数据，帮助机器学习团队构建更好的模型。它有助于整理未标记的数据，以提升其用于模型训练的质量。

一种基准测试工具，通过TensorFlow评估AI在图像分类、神经图像生成和照片增强等任务中的性能。它可评测CPU、GPU、TPU上的速度、内存和功耗，并提供数据可视化，支持主流平台。

DeepDream 算法的 PyTorch 实现。请在 GitHub 上创建账户，为 ProGamerGov/neural-dream 的开发做出贡献。

MXNet 是一个为高效性和灵活性而设计的深度学习框架。它允许你混合使用符号编程和命令式编程，以最大化效率和生产力。其核心包含一个动态依赖调度器，可自动并行化……

Eclipse Deeplearning4j 是首个专为 Java 和 Scala 编写的商用级、开源分布式深度学习库。它与 Hadoop 和 Apache Spark 集成，使人工智能得以在分布式 GPU 和 CPU 上应用于商业环境。

TFlearn 是一个基于 Tensorflow 构建的模块化且透明的深度学习库。它旨在为 TensorFlow 提供更高级别的 API，以促进并加速实验，同时保持完全透明和兼容性。

Keras 是用 Python 编写的深度学习 API，可在 JAX、TensorFlow 或 PyTorch 之上运行。

LandingLens Python SDK 是一个计算机视觉工具包，可轻松获取和处理图像，并与 LandingLens 平台无缝集成，该平台是一个用于训练和部署计算机视觉 AI 模型的云无代码服务。

DeepFace 是一个轻量级的 Python 人脸验证与面部属性分析（年龄、性别、情绪和种族）框架。它是一个混合式人脸识别框架，集成了最先进的人脸识别模型：VGG-Face、FaceNet、OpenFace、DeepFace、DeepID、ArcFace、Dlib、SFace 等。

dream-creator 允许用户快速简便地创建自定义图像数据集，然后使用这些数据集训练自定义的 DeepDream 模型。