视觉标注工具。计算机视觉标注工具(CVAT)是一种基于Web的工具,可用来为计算机视觉算法标注视频和图像。
开发工具集成平台。它就像一个航空母舰,在里面可以轻松安装python,tensorflow,vscode等等。官网下载慢,可以去清华镜像网站下载https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
一个AI开发框架
智能会话框架。DeepPavlov是一个基于TensorFlow和Keras的,专门针对对话系统研究和实验部署的自然语言处理框架。 框架主要包括: 常用的NLP模型(包括Pre-train模型) 如词向量训练、分类、命名实体识别(NER)、相似度计算等; 针对对话系统实现和评测的实验框架(Framework) 基于Json文件进行开发流程和数据流pipeline配置; 提供同第三方应用进行集成的工具 如与Amazon Alexa和Microsoft Bot Framework的集成; 为对话模型的评测提供Benchmark环境 DeepPavlov的默认Pre-train模型和测评数据集主要基于英文和俄文,对于中文场景需要做适当的调整。
用游戏训练自动驾驶。Europilot是一个开源项目,它使用python控制Euro Truck Simulator 2开发自我驾驶算法的工具包。利用流行的欧洲卡车模拟器(ETS2)开发自动驾驶算法。使用europilot,可以捕获游戏屏幕输入,并以编程方式控制模拟器内的卡车。Europilot可以以两种方式之一使用:培训或测试。对于培训,europilot可以实时捕获屏幕输入并输出一个numpy数组,同时获取轮盘游戏杆值。为了进行测试,europilot可以创建一个虚拟的操纵杆驱动程序,该驱动程序可以在游戏中识别,并可以通过编程方式控制卡车。使用此操纵杆,您可以创建一个实时推理网络,该实时推理网络将游戏屏幕用作输入,并输出相关的操纵杆命令,例如转向。
自动驾驶仿真平台。SMARTS作为首个支持MARL的自动驾驶仿真平台,将提供Simulator Core(快速且灵活地创建RL模拟环境)、Algorithm Library(集成主流的强化学习算法)、Multi-Agent Trainer(支持大多数多智能体训练范式)、Policy Zoo(支持对社会车辆的实例化)和 Scenario Studio(支持灵活的场景设置),方便参赛者在比赛过程中实现对车辆动力学行为的真实建模,并利用丰富的交通场景进行研究和应用。