contrastive-learning
Dépôts open source suivis étiquetés contrastive-learning, triés par étoiles.
Sujets associés
Sujets qui apparaissent souvent aux côtés de contrastive-learning sur un même dépôt.
Ascensions récentes
Dépôts créés au cours des 90 derniers jours et étiquetés contrastive-learning.
Aucun nouveau dépôt étiqueté avec ce sujet au cours des 90 derniers jours.
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Le moyen le plus simple d'utiliser l'apprentissage métrique profond dans vos applications. Modulaire, flexible et extensible. Écrit en PyTorch.
★ 6 340+1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #2★ 3 802+2Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
- #3
[ECCV2024] Modèles de fondation vidéo et données pour la compréhension multimodale.
★ 2 374+5Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #4
Collection d'articles classiques et de pointe de l'industrie dans les domaines de la recommandation, de la publicité et de la recherche.
★ 2 188-1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #5
Entraînement tout-en-un pour les modèles de vision (YOLO, ViTs, RT-DETR, DINOv3) : pré-entraînement, réglage fin et distillation.
★ 1 656+4Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #6
solo-learn : une bibliothèque de méthodes auto-supervisées pour l'apprentissage de représentations visuelles, propulsée par PyTorch Lightning.
★ 1 576+2Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #7
Ce dépôt est l'implémentation officielle de Disentangling Writer and Character Styles for Handwriting Generation (CVPR 2023).
★ 1 406-1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #8
IA multimodale de poche pour la compréhension et la génération de contenu textuel, image et bientôt vidéo, jusqu'à 5 fois plus rapide qu'OpenAI CLIP et LLaVA
★ 1 247+1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #9
Liste de ressources pour la recherche sur CLIP (Contrastive Language-Image Pre-Training).
★ 1 227+0Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #10
Plongements latents apprenables pour l'analyse conjointe comportementale et neuronale - Implémentation officielle de CEBRA.
★ 1 111+0Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #11★ 962+0Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
- #12
Implémentation PyTorch de SimCLR : un framework simple pour l'apprentissage contrastif de représentations visuelles par T. Chen et al.
★ 823+0Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #13
Entraîner des modèles par apprentissage contrastif avec PyTorch.
★ 802+0Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #14
Ce dépôt contient le code de "VLM2Vec / MMEB" [ICLR 2025], "VLM2Vec-V2 / MMEB-V2" [TMLR 2026], et "MMEB-V3" [COLM 2026]
★ 682+2Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #15★ 662+0Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
- #16
Boîte à outils et benchmark CAIRI pour l'apprentissage visuel supervisé, semi‑supervisé et non supervisé
★ 658+0Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #17
[NeurIPS 2020] "Apprentissage contrastif de graphes avec des augmentations" par Yuning You, Tianlong Chen, Yongduo Sui, Ting Chen, Zhangyang Wang, Yang Shen
★ 635+0Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #18★ 565+1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
- #19
Apprentissage contrastif auto-supervisé pour séries temporelles via cohérence temps-fréquence.
★ 527+0Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
