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OpenPose: Biblioteca de detección de puntos clave multiusuario en tiempo real para estimación de cuerpo, rostro, manos y pies

Notebooks de Python para ciencia de datos: Aprendizaje profundo (TensorFlow, Theano, Caffe, Keras), scikit-learn, Kaggle, big data (Spark, Hadoop MapReduce, HDFS), matplotlib, pandas, NumPy, SciPy, fundamentos de Python, AWS y varias líneas de comandos.

ncnn es un marco de inferencia de redes neuronales de alto rendimiento optimizado para plataformas móviles

Ruta de aprendizaje de inteligencia artificial, con cerca de 200 casos prácticos y proyectos, material didáctico gratuito, ¡desde cero hasta la práctica profesional! Incluye áreas populares como: Python, matemáticas, machine learning, análisis de datos, deep learning, visión por computador, procesamiento del lenguaje natural, PyTorch, TensorFlow, machine-learning, deep-learning, data-analysis, data-mining, mathematics, data-science, artificial-intelligence, python, tensorflow, tensorflow2, caffe, keras, pytorch, algorithm, numpy, pandas, matplotlib, seaborn, nlp, cv, entre otros.

Guía Hello AI World para implementar redes de inferencia de deep-learning y primitivas de visión profunda con TensorRT y NVIDIA Jetson.

La lista más grande de modelos para Core ML (para iOS 11+)

Configura y personaliza un entorno de deep learning en segundos.

MMdnn es un conjunto de herramientas para ayudar a los usuarios a interoperar entre diferentes frameworks de deep learning. Por ejemplo, conversión y visualización de modelos. Convierte modelos entre Caffe, Keras, MXNet, Tensorflow, CNTK, PyTorch Onnx y CoreML.

Kit de herramientas de visualización de Deep Learning (herramienta de visualización de Deep Learning de PaddlePaddle)

Un repositorio para almacenar modelos convertidos entre varios frameworks. Los frameworks compatibles son TensorFlow, PyTorch, ONNX, OpenVINO, TFJS, TFTRT, TensorFlowLite (Float32/16/INT8), EdgeTPU y CoreML.

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Servidor de Deep Learning y CLI para Torch y TensorRT

Implementación en Caffe de la red de detección Google MobileNet SSD, con pesos preentrenados en VOC0712 y mAP=0.727.

PPL Quantization Tool (PPQ) es una potente herramienta de cuantización de redes neuronales offline

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