deep-learning

Implémentation officielle PyTorch de FB-BEV et FB-OCC - Transformation de vue avant-arrière pour la perception en conduite autonome centrée sur la vision.

Code officiel de MAMMA : Markerless Accurate Multi-person Motion Acquisition.

Framework d'apprentissage automatique pour le deep learning et les algorithmes traditionnels

Bibliothèque d'apprentissage profond tabulaire pour PyTorch

CnSTD : package Python3 basé sur PyTorch/MXNet pour la détection de texte en scène (chinois/anglais), la détection de formules mathématiques (MFD) et l'analyse de mise en page

[En test bêta] QPT - Outil Python vers EXE dédié à faciliter la distribution de projets open source sur Internet (empaquetage Python)

Confucius4-TTS : un moteur de synthèse vocale (TTS) multilingue et inter-lingue zero-shot.

Réseaux de neurones informés par la physique pour la modélisation avancée

Bibliothèque de résolution d'équations différentielles par réseaux de neurones basée sur PyTorch, utilisée par plusieurs groupes de recherche internationaux, dont Harvard IACS.

Implémentation TensorFlow pour le calcul d'une vue aérienne (BEV) segmentée sémantiquement à partir d'images de caméras embarquées sur véhicule.

Implémentation en Pytorch de Phenaki Video, utilisant Mask GIT pour générer des vidéos guidées par texte d'une durée maximale de 2 minutes.

Implémentation officielle PyTorch de Revisiting Image Pyramid Structure for High Resolution Salient Object Detection (ACCV 2022)

DNABERT : modèle BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) pré-entraîné pour le langage ADN dans le génome

Multi-Scale Neural Audio Codec (SNAC) compresse l'audio en codes discrets à faible débit binaire.

Réseau de neurones profond apprenant à conduire dans des jeux vidéo

Exemple d'apprentissage automatique avec TensorFlow Lite sur Android

Exemples de notebooks pour travailler avec SageMaker Studio Lab. Inscrivez-vous via le lien ci-dessous !

Interprète en langue des signes utilisant le flux vidéo en direct de la caméra

Outil de productivité IA gratuit et open source, conçu pour améliorer la productivité des utilisateurs tout en protégeant la confidentialité et la sécurité des données. Inclut, sans s'y limiter : des modèles locaux intégrés comme ChatGPT, DeepSeek, Phi, Qwen, ainsi que le traitement intelligent par lots en un clic d'images, de vidéos, d'audio, etc.

Modèles de Deep Learning pour la classification du trafic réseau.

Articles de recherche hautement cités et issus de conférences majeures sur l'interprétabilité des modèles de réseaux de neurones en Deep Learning (avec code).

LSD (LiDAR SLAM & Detection) est une architecture de perception open source pour les véhicules autonomes et la robotique

Ensemble d'environnements robotiques basés sur le moteur physique PyBullet et gymnasium.

Ce dépôt contient tous les articles acceptés dans les conférences majeures en vision par ordinateur, avec une recherche facilitée.

Une bibliothèque simple pour créer des réseaux de neurones complexes

ToolOrchestra est un framework d'entraînement RL de bout en bout pour orchestrer des outils et des flux de travail d'agents.

Reconnaissance vocale chinoise basée sur PaddlePaddle. Projet complet avec d'excellentes performances. Supporte l'entraînement et l'inférence sur Windows et Linux, ainsi que sur les cartes de développement Nvidia Jetson.

Apprentissage profond pour le traitement audio

Visualisation interactive du passage forward de Pytorch dans des notebooks.

Bibliothèque C légère pour les réseaux de neurones artificiels