deep-learning

🤖 Automatisch gesammelte KI-Repositories, Tools, Websites, Paper und Tutorials. Nützliche KI-Fundgrube 💎

:zap: Ein neu entworfenes, ultraleichtes, ankerfreies Zielerkennungs-Algorithmus, nur 250 KB Parameter, reduziert den Zeitaufwand im Vergleich zu yolo-fastest um 10 % und die Nachbearbeitung ist einfacher

[ICCV 2021 Oral] PoinTr: Vielfältige Punktwolken-Vervollständigung mit geometriebewussten Transformern

Offizielles Repository begleitend zu einem CVPR 2022 Paper EMOCA: Emotion Driven Monocular Face Capture And Animation. EMOCA verarbeitet ein einzelnes Gesichtsbild als Eingabe und erstellt eine 3D-Rekonstruktion. EMOCA setzt einen neuen Standard für die Rekonstruktion stark emotionaler Bilder in freier Wildbahn

🔥 Machine Learning / Deep Learning / Python / LLMs / Multimodal / Deep Learning / Python / Algorithmus-Interview / NLP-Tutorial

Ein Python-Toolkit zur Feinabstimmung von geospatialen Basismodellen (GFMs).

Wavelet-Scattering-Transformationen in Python mit GPU-Beschleunigung

Inoffizielle Implementierung von ZipNeRF

Python Computer Vision- & Video-Analytics-Framework mitgeliefert mit allem Drum und Dran

KI-Tool für das molekulare Design für De-novo-Design, Scaffold-Hopping, R-Gruppen-Ersatz, Linker-Design und Molekülobservierung.

MLGB ist eine Bibliothek mit vielen CTR-Prädiktions- und Empfehlungssystemmodellen in TensorFlow & PyTorch.

Ultraschnelle Deep-Lane-Erkennung mit hybridem, anchor-getriebenem ordinalen Klassifikator (TPAMI 2022)

PyTorch-Code für das ICLR-20-Paper "Learning to Explore using Active Neural SLAM"

Ein Open-Source-Framework für Computer Vision zur schnellen Erstellung und Bereitstellung von Anwendungen.

PyTriton ist eine Flask/FastAPI-ähnliche Schnittstelle, die die Bereitstellung von Triton in Python-Umgebungen vereinfacht.

Ein Simulationsframework für RLHF und Alternativen. Entwickeln Sie Ihre RLHF-Methode ohne das Sammeln von menschlichen Daten.

LLVIP: Ein sichtbarer und infraroter gepaarter Datensatz für Sehvermögen bei schwachem Licht

Transformer basierend auf einer Aufmerksamkeitsvariante mit linearer Komplexität in Bezug auf die Sequenzlänge

Die atomarste Art, ein GPT in reinem C ohne Abhängigkeiten zu trainieren und Inferenz durchzuführen

🌟 Eine kuratierte Sammlung kostenloser, hochwertiger KI-Tools 🤖, APIs 🔗, Datensätze 📊 und Lernressourcen 📚 zu Machine Learning 🧠, Deep Learning 🧩, generativer KI 🎨, NLP 💬 und Data Science 📈. Entwickelt, um Entwicklern 👩‍💻, Forschern 🔬 und Kreativen ✨ dabei zu helfen, schneller mit KI zu experimentieren und Anwendungen zu entwickeln ⚡.

Eine kuratierte Liste von Datensätzen, Codebasen und Papieren zum Multi-Task Learning (MTL) aus der Perspektive des maschinellen Lernens.

Natural Language Toolkit für indische Sprachen, das sofort einsatzbereite Unterstützung für verschiedene NLP-Aufgaben bieten soll, die ein Anwendungsentwickler benötigen könnte

Ein erweiterbares (generelles) Continual-Learning-Framework basierend auf Pytorch – offizielle Codebasis für Dark Experience for General Continual Learning

Ein Graph-RAG-System für evidenzbasierte medizinische Informationssuche [ACL 2025]

[ICRA 2022] Ein Open-Source-Framework für kooperative Erkennung. Offizielle Implementierung für OPV2V.

Delta Force OBS Lock-On-Plugin (PC) – Ein auf OBS-Render-Injektion basierender intelligenter Aimbot-Assistent, der präzise Skeletterkennung über QQ Music / NetEase Cloud, sanftes Aimbot, Rückstoßunterdrückung unterstützt, stabile Erkennungsumgehung bietet und die Kills-Effizienz steigert.

Eine Literaturliste zu Spiking Neural Networks inklusive Arbeiten, Quellcode und zugehörigen Webseiten. Dieses Repository sammelt führende Konferenz- und Journalarbeiten sowie CNS-Papers und Code zu Spiking Neural Networks und wird fortlaufend aktualisiert.

Ein flexibles Federated Learning-Framework basierend auf PyTorch, das Ihre Federated Learning-Forschung vereinfacht.

Notizen zum autonomen Fahren, die Wissenspunkte einzelner Module analysieren und hervorragende Branchenlösungen integrieren, um sich selbst und bedürftigen Lesern zu helfen; enthält Inhalte wie Deep Learning, autonomes Fahren, BEV, Transformer, ADAS, CVPR, Tesla AI DAY, Large Models und ChatGPT.

Dieses Repository enthält eine Sammlung von Umfragen, Datensätzen, wissenschaftlichen Arbeiten und Code zur Schätzung von Vorhersageunsicherheiten in Deep-Learning-Modellen.