deep-learning

Bitte füttern Sie die Modelle nicht

Bayes'sche Active-Learning-Bibliothek für Forschung und industrielle Anwendungsfälle.

Implementierung von Band Split Roformer, einem SOTA-Attention-Netzwerk zur Musikquellentrennung aus den ByteDance AI Labs

BladeDISC ist ein End-to-End Dynamic Shape Compiler-Projekt für Machine-Learning-Workloads.

Das cuDNN Frontend ist NVIDIAs moderner Open-Source-Einstiegspunkt in die cuDNN-Bibliothek und eine wachsende Sammlung von Hochleistungs-Open-Source-Kerneln.

Medical SAM 2: Segmentierung von medizinischen 3D-Bildern über das Segment Anything Model 2

Skalierbarer Inferenz-Server für mit OpenVINO™ optimierte Modelle.

Fachartikel über Graph-Transformer.

Formelerkennung und Office-Bearbeitungs-Mathe-Arbeitsbereich | Handschrift- und PDF-zu-LaTeX/Markdown-Konvertierung, unterstützt durch MathCraft OCR & MathLive

Offizielle PyTorch-Implementierung von FasterViT: Fast Vision Transformers with Hierarchical Attention (ICLR 2024)

Ein flexibler, leistungsstarker Carrier für Machine-Learning-Modelle (Paddle-Inferenzbereitstellungsframework)

[CVPR 2024 Oral] Überarbeitung induktiver Verzerrungen für die Oberflächennormalenschätzung

Datenkomprimierung in TensorFlow

Eine PyTorch-Implementierung des DeepMoji-Modells: Ein hochmodernes Deep-Learning-Modell zur Analyse von Stimmung, Emotionen, Sarkasmus etc.

MindSpore + 🤗Huggingface: Führen Sie beliebige Transformers/Diffusers-Modelle auf MindSpore aus – mit nahtloser Kompatibilität und Beschleunigung.

Dieses Projekt erweitert die Idee der innovativen Architektur von Kolmogorov-Arnold Networks (KAN) auf Faltungsschichten und ersetzt die klassische lineare Transformation der Faltung durch lernbare nichtlineare Aktivierungen in jedem Pixel.

Implementierung von Muse: Text-zu-Bild-Generierung via Masked Generative Transformers in PyTorch

Überlebenshandbuch für Deep-Learning-Ingenieure

Grundlagenmodelle für Genomik und Transkriptomik

:four_leaf_clover: Ein weiterer in PyTorch implementierter chinesischer Chatbot, der das Submodul eines intelligenten Roboters zur Bearbeitung von Arbeitsaufträgen ist. 👩‍🔧

Dieses Repository enthält Skripte und Notebooks zu den Themen Statistik, Machine Learning, Neuronale Netze, Deep Learning, NLP, numerische Methoden und Automatisierung.

GeoCalib: Lernen von Einzelbild-Kalibrierung mit geometrischer Optimierung (ECCV 2024)

🔥🔥🔥 Kostenlose Offline-KI-Algorithmen-Toolbox für Java mit Unterstützung für Gesichtserkennung, Liveness-Erkennung, Gesichtsausdruckserkennung, Objekterkennung, Instanzsegmentierung, Fußgängererkennung, OCR-Texterkennung, Nummernschilderkennung, Tabellenerkennung, ASR+TTS, maschinelle Übersetzung und mehr. Einfach über Maven einbinden. Unterstützt PyTorch, TensorFlow und integriert gängige Modelle wie Mtcnn, InsightFace, SeetaFace6, YOLOv8~v12, PaddleOCR (PPOCRv5), Whisper usw.

Erkennen der Programmiersprache eines Quellcodes

NVIDIA Merlin ist eine Open-Source-Bibliothek für durchgehend GPU-beschleunigte Empfehlungssysteme, von Feature-Engineering und Vorverarbeitung bis hin zum Training von Deep-Learning-Modellen und der Inferenz in der Produktion.

3DMatch - ein 3D-ConvNet-basierter lokaler geometrischer Deskriptor zum Ausrichten von 3D-Meshes und Punktwolken.

Similarities: Ein Toolkit für Ähnlichkeitsberechnung und semantische Suche

TextGAN ist ein PyTorch-Framework für auf Generative Adversarial Networks (GANs) basierende Textgenerierungsmodelle.

Ein Hochleistungs-Framework für die Bereitstellung von ML-Modellen mit dynamischem Batching und CPU/GPU-Pipelines zur vollständigen Ausnutzung Ihrer Rechenmaschine

Transformers sind mustereffiziente Weltmodelle. ICLR 2023, unter den besten 5%.