pytorch-implementation

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Eine Ressource zum Lernen von Machine Learning und Deep Learning

Eine Sammlung von Variational Autoencoders (VAE) in PyTorch.

Tutorials zur Implementierung einiger Sequence-to-Sequence-Modelle (seq2seq) mit PyTorch und TorchText.

🧠💬 Artikel, die ich über maschinelles Lernen geschrieben habe, archiviert von MachineCurve.com.

🔎 🖼️ 🔥PyTorch-Toolbox für die Bewertung der Bildqualität, einschließlich PSNR, SSIM, LPIPS, FID, NIQE, NRQM(Ma), MUSIQ, TOPIQ, NIMA, DBCNN, BRISQUE, PI und mehr...

PyTorch-Implementierung von SimCLR: Ein einfaches Framework für kontrastives Lernen visueller Repräsentationen

Dieses Repository ist die offizielle Implementierung von Disentangling Writer and Character Styles for Handwriting Generation (CVPR 2023).

Das Medical Detection Toolkit enthält 2D- und 3D-Implementierungen gängiger Objekterkenner wie Mask R-CNN, Retina Net, Retina U-Net sowie ein Trainings- und Inferenz-Framework für medizinische Bilder.

State-of-the-Art, einfache, schnelle unbegrenzte / groß angelegte NeRFs.

[ACL 2024] Offizieller PyTorch-Code zum Extrahieren von Features und Trainieren von Downstream-Modellen mit emotion2vec: Self-Supervised Pre-Training for Speech Emotion Representation

LibCity: Eine offene Bibliothek für urbane raum-zeitliche Datenpannen

Stable Diffusion von Grund auf in PyTorch implementiert

Eine Machine-Learning-Bibliothek mit TypeScript-API und Rust-Backend. Kompatibel mit CUDA und WebGPU. Entwickelt, um zu verstehen, wie ML-Frameworks und -Modelle intern funktionieren.

Implementierung eines Sparse Mixture of Experts-Sprachmodells von Grund auf, inspiriert von Andrej Karpathys makemore :)

PyTorch-Implementierung von physik informierten neuronalen Netzen (PINNs)

Offizielle Implementierung für „Generating Diverse and Natural 3D Human Motions from Texts (CVPR2022)“.

Benchmark für Föderiertes Lernen. Der Community gewidmet. 🤗

Offizielle PyTorch-Implementierung von 6DRepNet: 6D-Rotationsdarstellung für die uneingeschränkte Kopfhaltungsschätzung.

nnDetection ist ein selbstkonfigurierendes Framework für die medizinische 3D-Objekterkennung (volumetrisch), das ohne manuelle Eingriffe auf neue Datensätze angewendet werden kann. Es enthält Anleitungen für 12 Datensätze, die zur Entwicklung und Evaluierung der Leistung der vorgeschlagenen Methode verwendet wurden.

Erstellen Sie Hochleistungs-KI-Modelle mit modularen Bausteinen.

Offizieller Code für das ECCV 2024 Paper — One-Shot Diffusion Mimicker für die Generierung handschriftlicher Texte

PyTorch-Implementierung gängiger Attention-Mechanismen, Vision Transformers, MLP-ähnlicher Modelle und CNNs.

Die offizielle PyTorch-Implementierung von L2CS-Net zur Blickrichtungsschätzung und -verfolgung.

Koreanisches Named Entity Recognition-Modell basierend auf KoBERT und CRF