tensorflow

End-to-End-Erkennung und -Erkenung von chinesischem Szenentext mit CTPN, CRNN und CTC (Legacy-Projekt).

KI-basiertes System zur Multilabel-Klassifizierung von Mädchenbildern, implementiert mit TensorFlow.

Eine Bibliothek zur Hyperparameter-Optimierung für Keras

🔮 Ein erfrischend funktionaler Ansatz für Deep Learning, kompatibel mit deinen Lieblingsbibliotheken

Lingvo

Einfache und umfassende Tutorials zu TensorFlow

Sammlung von Artikeln, Code und Experimenten zum Deep Learning für Zeitreihenprognosen

Mars ist ein auf Tensoren basierendes, einheitliches Framework für die großflächige Datenberechnung, das numpy, pandas, scikit-learn und Python-Funktionen skaliert.

MLNLP: Dieses Repository sammelt Open-Source-Code-Papers von Konferenzen zur künstlichen Intelligenz (wie ACL, EMNLP, NAACL, COLING, AAAI, IJCAI, ICLR, NeurIPS, ICML usw.).

Ressourcenplanung und Cluster-Management für KI

🐸STT – Das Deep-Learning-Toolkit für Speech-to-Text. Das Trainieren und Bereitstellen von STT-Modellen war noch nie so einfach.

Notebooks, Codebeispiele und Referenzen für Machine Learning und generative KI auf Google Cloud für die Bootcamps des Advanced Solutions Lab (ASL).

Machine-Learning-Plattform für Webentwickler

Konvertieren Sie TensorFlow-, Keras-, Tensorflow.js- und TFLite-Modelle nach ONNX

YoloV3 implementiert in Tensorflow 2.0

Tensorflow + Go, auf die Gopher-Art

Project Flogo ist ein Open-Source-Ökosystem aus überzeugenden, ereignisgesteuerten Funktionen zur Vereinfachung der Erstellung effizienter und moderner Serverless-Funktionen, Microservices und Edge-Apps.

MTCNN-Gesichtserkennungs-Implementierung für TensorFlow als PIP-Paket.

Szenarien, Tutorials und Demos für autonomes Fahren

Graph Neural Networks mit Keras und Tensorflow 2.

Toolkit für maschinelles Lernen, natürliche Sprachverarbeitung und Textgenerierung in TensorFlow. Dies ist Teil des CASL-Projekts: http://casl-project.ai/

Erlernen Sie die wesentlichen Fähigkeiten zur Erkennung und Lösung komplexer realer Probleme mit Machine Learning und Deep Learning mithilfe des beliebten Python-Machine-Learning-Ökosystems.

Präzise 3D-Gesichtsrekonstruktion mit schwachüberwachtem Lernen: Vom Einzelbild zum Bildersatz (CVPRW 2019)

Objectron ist ein Dataset aus kurzen, objektzentrierten Videoclips. Zusätzlich enthalten die Videos AR-Sitzungsmetadaten wie Kamerapositionen, spärliche Punktwolken und Ebenen. In jedem Video bewegt sich die Kamera um und über das Objekt und erfasst es aus verschiedenen Perspektiven. Jedes Objekt ist mit einer 3D-Bounding-Box versehen. Diese beschreibt die Position, Ausrichtung und Dimension des Objekts.

PyTorch- und TensorFlow-Implementierung von NCP-, LTC- und CfC-verdrahteten neuronalen Modellen

Eine Erweiterung von Open3D für 3D-Machine-Learning-Aufgaben

🔎 Überwachen Sie das Training von Deep-Learning-Modellen und die Hardware-Nutzung von Ihrem Mobiltelefon aus 📱

Eine Bibliothek zum Trainieren und Bereitstellen von Modellen für maschinelles Lernen auf Amazon SageMaker

YOLOv4, YOLOv4-tiny, YOLOv3, YOLOv3-tiny implementiert in Tensorflow 2.0, Android. Konvertierung von YOLO v4 .weights zu Tensorflow, TensorRT und TFLite

Verteiltes KI-Modelltraining und LLM-Feinabstimmung auf Kubernetes