如果你平日太过繁忙，无暇在 GitHub 上去搜寻那些优秀的开源项目，那么正好，本文将为你汇总出 3 月份最热门的项目。你可以阅读这些项目来更新你的知识库，当然也可以将这些开源代码借鉴到自己的项目中。
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这份榜单包含了一些非常棒的代码库。比如谷歌大脑的 AstroNet，又如人工智能神经网络可视化工具，我们汇总了多个强大的开源项目，相信它们能够帮助你扩展自己在机器学习领域的视野。
准备好了吗？让我们一起来看看 3 月份的 Top7 开源项目吧！
更多阅读：
一月份的 Top5 榜单 （https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/02/top-5-github-repositories-january-2018）
二月份的 Top5 榜单（https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/03/top-5-github-repositories-february-2018/）可参见 AI 前线往期报道： 2018 年 2 月份 Github 上最热门的数据科学和机器学习项目
开源项目地址：https://github.com/minimaxir/person-blocker
Person Blocker 是一个 Python 库，它可以使用预先训练好的神经网络自动屏蔽掉图像中所有的人。它的核心算法采用 Mask R-CNN，并且在 MSCOCO 数据集上预先进行了训练。你知道更棒的是什么吗？实际上，它甚至都不需要用到 GPU！
这套算法能够屏蔽遮挡的并不仅限于人，实际上它可以屏蔽 所有对象。它能够识别 80 种不同类型的物体，包括车辆、小动物、电子产品，等等。
如果想要更多了解这个库，你可以阅读 Analytics Vidhya 的博客（https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/04/person-blocker-is-a-python-script-that-blocks-out-people-from-images/）。
开源项目地址：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/astronet
AstroNet 是用来处理天文数据的深层神经网络模型。早在 2017 年 12 月，谷歌大脑团队曾透露他们通过 AstroNet 发现了 2 颗新行星。这是一个巨大的发现，它展示了机器学习在当今世界的深远影响力。
如今，谷歌大脑已经发布了该技术相关的全部代码，任何人都可以使用。该模型基于卷积神经网络（CNN）构建 。
更多阅读：
AVBytes 上关于 AstroNet 的文章（https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/03/google-has-made-the-code-for-astronet-available-for-everyone/）。
开源项目地址：https://github.com/Prodicode/ann-visualizer
ANN Visualizer 同样是一个 Python 库，它让我们仅用一行代码即可实现人工智能神经网络。它通常与 Keras 一起使用，并利用 Python 的'graphviz'库来构建出一幅整洁炫酷的神经网络图。
关于 ANN Visualizer，想要了解更多可以访问：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/04/python-library-visualizes-artificial-neural-networks/。
