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2017年 GitHub最受欢迎的机器学习、图像处理等开源项目_数字图像处理项目github合集
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最近，Mybridge发布了一篇文章，对比了过去一年中机器学习领域大约8800个开源项目后，选出30个2017年度优秀的开源项目，包含机器学习开源库、数据库以及其他应用程序，这些项目差不多都是在2017年1-12月发布。MybridgeAI通过受欢迎度、参与度以及其他方面对开源项目进行评定。
对于机器学习者来说，阅读开源代码并基于代码构建自己的项目，是一个非常有效的学习方法。看看以下这些Github上平均star为3558的开源项目，你错了哪些？
在开始之前，先推荐阅读：
A. 神经网络：深度学习 A-ZTM : 亲手搭建人工神经网络（推荐次数68,745 , 4.5/5 stars）
链接：http://bit.ly/2CH1WcQ
B. 用Python进行深度学习的TensorFlow的完整指南（推荐次数17,834, 4.6/5 stars）
链接：http://bit.ly/2EatVy7
接下来是Mybridge精选的Top30的项目：
1. FastText：快速文本表示和文本分类库（Github上有11786颗星，贡献者Facebook Research）
源码链接：https://github.com/facebookresearch/MUSE
2. Deep-photo-styletransfer：“Deep Photo StyleTransfer” 这篇论文的源码和数据。（GitHub 9747颗星，论文来自于康奈尔大学的Fujun Luan）
源码链接：https://github.com/luanfujun/deep-photo-styletransfer
3. 用Python和命令行来实现的最简单的面部识别API（GitHub 8672颗星，贡献者Adam Geitgey）
源码链接：https://github.com/ageitgey/face_recognition
4. Magenta:利用机器智能生成音乐和美术艺术品（GitHub 8113颗星）
源码链接：https://github.com/tensorflow/magenta
5. Sonnet：基于TensorFlow的神经网络库（GitHub 573颗星，贡献者是DeepMind的Malcolm Reynolds ）
源码链接：https://github.com/deepmind/sonnet
6. deeplearn.js： 一个用于Web的硬件加速机器学习库（GitHub 5462颗星，贡献者是Google Brain的Nikhil Thorat）
源码链接：https://github.com/PAIR-code/deeplearnjs
7. 基于TensorFlow的快速风格迁移库（GitHub 4843颗星，贡献者是MIT的Logan Engstrom）
源码链接：https://github.com/lengstrom/fast-style-transfer
8. Pysc2: 星际争霸2学习环境（GitHub3684颗星，贡献者是DeepMind的Timo Ewalds）
源码链接：https://github.com/deepmind/pysc2
9. AirSim： Microsoft AI & Research开源的基于虚幻引擎的开源模拟器，用于自动驾驶（GitHub 3861颗星，贡献者是Microsoft的Shital Shah）
源码链接：https://github.com/Microsoft/AirSim
10. acets: 机器学习数据集的可视化工具（GitHub 3371颗星，由Google Brain贡献）
源码链接：https://github.com/PAIR-code/facets
11. Style2Paints：用AI技术为线稿快速上色的工具（GitHub 3310颗星）
源码链接：https://github.com/lllyasviel/style2paints
12. Tensor2Tensor：一个用于广义序列-序列模型的库 - Google Research（GitHub 3087颗星，贡献者是Google Brain的Ryan Sepassi）
源码链接：https://github.com/tensorflow/tensor2tensor
13. 基于Pytorch实现的图片-图片转换（GitHub2847颗星，贡献者Berkeley的Jun-Yan Zhu,Ph.D）
源码地址：https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix
14. Faiss：用于密集向量的高效相似性搜索库和聚类的库（GitHub 2629颗星，贡献者Facebook Research）
源码地址：https://github.com/facebookresearch/faiss
15. Fashion-minist：类似于MNIST的时尚产品数据集（GitHub 2780颗星，贡献者是Zalando Tech的Han Xiao）
源码链接：https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist
16. ParlAI： 一个可用在各种公开可用的对话数据集上训练和评估AI模型的框架（GitHub 2578颗星，贡献者是Facebook 的Alexander Miller）
源码链接：https://github.com/facebookresearch/ParlAI
17. Fairseq：Facebook AI Research的序列-序列工具包（GitHub 2571颗星）
源码链接：https://github.com/facebookresearch/fairseq
18. Pyro：基于Python和PyTorch的深度通用概率编程（GitHub 2387颗星，贡献者Uber Engineering）
源码链接：https://github.com/uber/pyro
19. iGAN：基于GAN的交互式图像生成（GitHub2369颗星）
源码地址：https://github.com/junyanz/iGAN
20. Deep-image-prior：用神经网络恢复图像（GitHub2188颗星，贡献者是Skoltech的DmitryUlyanov, Ph.D）
源码地址：https://github.com/DmitryUlyanov/deep-image-prior
21. 人脸分类：基于 Keras CNN 模型与 OpenCV ，使用fer2013/imdb 数据集进行实时面部检测和表情/性别分类（GitHub 1967颗星）
源码地址：https://github.com/oarriaga/face_classification
22. Speech-to-Text-WaveNet：使用DeepMind的WaveNet和TensorFlow进行端到端句级英语语音识别（GitHub 1961颗星，贡献者是Kakao Brain的Namju Kim）
源码地址：https://github.com/buriburisuri/speech-to-text-wavenet
23. StarGAN: 用于多域图像-图像转化的统一生成对抗网络（GitHub 1954颗星，贡献者Korea University的Yunjey Choi）
源码地址：https://github.com/yunjey/StarGAN
24. MI-agents：Unity机器学习代理（GitHub 1658颗星，贡献者Unity3D的Arthur Juliani）
源码地址：https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents
25. DeepVideoAnalytics：一个分布式可视化搜索和数据分析平台（GitHub1494颗星，贡献者是Cornell University 的AkshayBhat）
源码地址：https://github.com/AKSHAYUBHAT/DeepVideoAnalytics
26. OpenNMT：Torch上的开源神经机器翻译工具包（GitHub 1490颗星）
源码地址：https://github.com/OpenNMT/OpenNMT
27. Pix2pixHD: 用条件GAN合成和处理2048×1024的图像（GitHub1283颗星，贡献者是英伟达科学家 Ming-Yu Liu）
源码地址：https://github.com/NVIDIA/pix2pixHD
28. Horovod：TensorFlow 布式 训练框架（GitHub 1188 颗星，贡献者来自Uber ）
源码地址：https://github.com/uber/horovod
29. AI-Blocks： 一个强大而直观的所见即所得界面，可让任何人创建机器学习模型（GitHub 899颗星）
源码地址：https://github.com/MrNothing/AI-Blocks
30. Tensorflow实现的用于语音风格转换的深度神经网络（GitHub845颗星，贡献者是Kakao Brain AI团队的DabiAhn）
源码地址：https://github.com/andabi/deep-voice-conversion
原文链接：
https://medium.mybridge.co/30-amazing-machine-learning-projects-for-the-past-year-v-2018-b853b8621ac7
