deep-learning

Stack de compilador de deep learning de código abierto para aceleradores de IA Kendryte ✨

API de SemanticKITTI para visualizar conjuntos de datos, procesar información y evaluar resultados.

Un modelo SOTA minimalista de OCR para LaTeX con solo 20M de parámetros, ejecutable en el navegador. Incluye el pipeline de entrenamiento completo para su autorreproducción.

Tokenizadores de música MIDI/simbólica para modelos de Deep Learning 🎶

Recopilación de trabajos destacados sobre estimación de pose 6 DoF de objetos

tfts: Modelos de aprendizaje profundo para series temporales en TensorFlow

Un repositorio de detección de cambios basado en el trabajo de otros

MONAI Label es una herramienta inteligente de código abierto para el etiquetado y aprendizaje de imágenes.

[CVPR 2020] CascadePSP: Hacia una segmentación de muy alta resolución y agnóstica a la clase mediante refinamiento global y local.

Una lista curada de recursos increíbles relacionados con herramientas de inteligencia artificial

DiffWave es un vocoder neuronal y sintetizador de formas de onda rápido y de alta calidad.

Stack de ADAS de nivel 2 gratuito y de código abierto impulsado por tecnología de IA de extremo a extremo

Este proyecto tiene como objetivo la detección de deepfakes en video utilizando técnicas de aprendizaje profundo como ResNetNext y LSTM. Hemos logrado la detección de deepfakes mediante aprendizaje por transferencia, donde se utiliza una CNN ResNetNext preentrenada para obtener un vector de características, y posteriormente se entrena la capa LSTM utilizando dichas características. Para más detalles, consulte la documentación.

Bagua acelera PyTorch

Una biblioteca de PyTorch para computación en grafos e hipergrafos.

Modelos BERT preentrenados en portugués.

Guías y códigos de código abierto para dominar el aprendizaje profundo y desplegarlo en producción usando PyTorch, Python, Apptainer y más.

TinyNeuralNetwork es un framework de compresión de modelos de aprendizaje profundo eficiente y fácil de usar.

『Deep Learning desde cero ❸』(O'Reilly Japan, 2020)

[CVPR 2024] Alpha-CLIP: un modelo CLIP que se enfoca donde tú quieras.

Un framework de imágenes médicas para Pytorch

Reconocimiento de voz en chino de extremo a extremo basado en PaddlePaddle, desde conceptos básicos hasta proyectos empresariales prácticos. Soporta modelos populares como DeepSpeech2, Conformer y Squeezeformer

Herramienta al estilo Python para orquestar flujos de trabajo de aprendizaje automático, computación de alto rendimiento y computación cuántica en entornos de cómputo heterogéneos.

Proyectos de IA.

Un framework de visión artificial agnóstico, integrable con cualquier biblioteca de entrenamiento: Fastai, Pytorch-Lightning y más por venir.

Navegación de visión y lenguaje en entornos continuos usando Habitat

Una implementación de GPipe en PyTorch.

Implementación oficial en PyTorch de "Camera Distance-aware Top-down Approach for 3D Multi-person Pose Estimation from a Single RGB Image", ICCV 2019.

Implementación de MeshGPT, generación de mallas SOTA usando Attention, en Pytorch.

Repositorio de GitHub con tutoriales para ajustar modelos transformers en diversas tareas de NLP.