10月份GitHub上最热门的Python开源项目排行已经出炉啦，一起来看看上榜详情吧：
1.pytorch-image-models
https://github.com/rwightman/pytorch-image-models Star 14294
pytorch-image-models整合了PyTorch的许多图像模型、脚本和预训练参数。除了来自Torchvision等现有的仓库的模型，作者自己也提供了一些模型。
2.yolov5
https://github.com/ultralytics/yolov5 Star 18160
YOLO是一个实时目标检测框架，其意思是 You Only Look Once（你只看一次）。也就是说待检测的目标图像仅会通过全卷积神经网络（FCNN）一次。据介绍，YOLOv5是当前所有已知 YOLO 实现中的当前最佳（SOTA）。
3.transformers
https://github.com/huggingface/transformers Star 53672
Transformers是TensorFlow 2.0和PyTorch的最新自然语言处理库，Transformers(以前称为pytorch-transformers和pytorch-pretrained-bert)提供用于自然语言理解(NLU)和自然语言生成(NLG)的最先进的模型(BERT，GPT-2，RoBERTa，XLM，DistilBert，XLNet，CTRL …) ，拥有超过32种预训练模型，支持100多种语言，并且在TensorFlow 2.0和PyTorch之间具有深厚的互操作性。
4.d2l-zh
https://github.com/d2l-ai/d2l-zh Star 27205
《动手学深度学习》：面向中文读者、能运行、可讨论。中英文版被全球200所大学采用教学。
5.manim
https://github.com/ManimCommunity/manim Star 38720
Manim 是一个用于解释数学视频的动画引擎，由社区维护。它被用来以编程方式创建精确的动画，Manim 使用 Python 以编程方式生
6.awesome-python
https://github.com/vinta/awesome-python Star 106403
awesome-python是vinta发起维护的Python资源列表，内容包括：Web框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。十分受Python开发者的青睐。
7.faceswap
https://github.com/deepfakes/faceswap Star 39472
deepfake 的深度学习技术，这款工具本来的用途是用来识别和交换图片、视频中人物脸部图像的工具 。该项目有多个入口，你只需要：
- 收集照片（或使用以下训练数据中提供的照片）
- 从原始照片中提取面部图像
- 在照片上训练模型（或使用以下训练数据中提供的模型）
- 使用模型转换源代码
8.yt-dlp
https://github.com/yt-dlp/yt-dlp Star 9953
yt-dlp是一个youtube-dl分支，youtube-dl是一款开源免费但功能强大的视频下载工具。
9.mlflow
https://github.com/mlflow/mlflow Star 10560
MLflow 是由 Apache Spark 技术团队开源的一个机器学习平台，主打开放性：
- 开放接口：可与任意 ML 库、算法、部署工具或编程语言一起使用。
- 开源：开发者可轻松地对其进行扩展，并跨组织共享工作流步骤和模型。
- MLflow的当前版本是alpha版本。这意味着API和数据格式可能会发生变化。
10.Real-ESRGAN
https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN Star 6234
腾讯ARC实验室公开的AI模型，是通过模拟高分辨率图像变低分辩率过程中的各种退化，然后看到一张糊图后倒推出来它的高清图。
相比 ESRGAN，Real-ESRGAN 使用合成数据进行训练，引入了高阶退化建模以更全面逼真地模拟复杂的图像退化，重点考虑了合成过程中常见的振铃和 overshoot 伪影。还采用了一个具有谱归一化（Spectral Normalization）的 U-Net 鉴别器，来提高鉴别器的性能并稳定训练过程，最终实现了“青出于蓝胜于蓝”的效果。
