deep-learning

:basketball::robot::basketball: KI-Web-App und API zur Analyse von Basketballwürfen und Wurfhaltungen.

Code für die Arbeit „Motion Representations for Articulated Animation“

Pruna ist ein für Entwickler entwickeltes Modelloptimierungs-Framework, mit dem Sie schnellere, effizientere Modelle mit minimalem Overhead bereitstellen können.

Notizen zum Lesen von Fachliteratur über Deep Learning und Machine Learning

ktrain ist eine Python-Bibliothek, die Deep Learning und KI zugänglicher und einfacher anwendbar macht

Code für Deep-Learning-Kurse

Eine Toolbox für skelettbasierte Aktionserkennung.

Offizielle Implementierung von „OpenPifPaf: Composite Fields for Semantic Keypoint Detection and Spatio-Temporal Association“ in PyTorch.

StarDist – Objekterkennung mit sternkonvexen Formen

Die offizielle Implementierung von Self-Play Fine-Tuning (SPIN)

Ein sofort einsatzbereiter Extraktor für menschliche Parsing-Repräsentationen.

LangChain- und Prompt-Engineering-Tutorials zu Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT mit benutzerdefinierten Daten. Jupyter Notebooks zum Laden und Indizieren von Daten, Erstellen von Prompt-Templates, CSV-Agenten und Verwenden von Retrieval-QA-Chains zur Abfrage der benutzerdefinierten Daten. Projekte zur Nutzung eines privaten LLM (Llama 2) für Chats mit PDF-Dateien und Tweet-Stimmungsanalyse.

Forschungsarbeiten, Repositories und andere Daten zur Anime- oder Manga-Forschung. Bitte lassen Sie mich wissen, wenn Sie Informationen haben, die nicht in dieser Liste enthalten sind.

Gemeinsame In-Memory-Tensor-Struktur

Ein Framework für verschlüsseltes maschinelles Lernen in TensorFlow

Keras-Implementierung von „One pixel attack for fooling deep neural networks“ unter Verwendung von Differenzialevolution auf Cifar10 und ImageNet

Echtzeit-Emotionserkennung

🏆 Eine rangierte Liste großartiger Jupyter Notebook-, Hub- und Lab-Projekte (Erweiterungen, Kernel, Tools). Wöchentlich aktualisiert.

Maia ist eine menschenähnliche neuronale Netzwerk-Schach-Engine, die mit Millionen von menschlichen Partien trainiert wurde.

Eine JavaScript-Bibliothek ähnlich wie PyTorch, mit GPU-Beschleunigung.

Leistungsstarke Mehrf Objekterkennung basierend auf YOLO, Deep SORT und KLT 🚀

Implementierung von Perceiver, General Perception with Iterative Attention, in PyTorch

Sequence-to-Sequence-Framework mit Fokus auf neuronale maschinelle Übersetzung basierend auf PyTorch

Ein leichtgewichtiges PyTorch-Framework für Empfehlungsmodelle, einfach zu bedienen und zu erweitern.

Ressourcen für Phasenrekonstruktion (auch Phasenbildgebung oder Phasenrückgewinnung genannt)

:smiley_cat: Schöne und einfache Bildklassifizierungs-App-Vorlage. Stellen Sie Ihr eigenes trainiertes Modell oder vortrainiertes Modell (VGG, ResNet, Densenet) in 10 Minuten mit Flask als Web-App bereit.

Automatische Fehlersuche in Bilddatensätzen und Anwendung datenzentrierter Computer Vision.

Videos, Notizen und Experimente zum Verständnis von Deep Learning

Neuronales Netzwerk-Komprimierungsframework für verbesserte OpenVINO™-Inferenz

DeepRec ist ein auf TensorFlow basierendes, hochleistungsfähiges Deep-Learning-Framework für Empfehlungssysteme. Es wird als Inkunabel-Projekt bei der LF AI & Data Foundation gehostet.