deep-learning

Suivi d'objets visuels

Estimer des poses humaines 3D absolues à partir d'images RGB.

Anno-Mage : Un outil d'annotation d'images semi-automatique qui vous aide à annoter des images en suggérant des annotations à l'aide d'étiquettes définies par l'utilisateur

Ce dépôt contient le code d'évaluation pour l'article "MMMU: A Massive Multi-discipline Multimodal Understanding and Reasoning Benchmark for Expert AGI"

DÉPRÉCIÉ, maintenant dans sktime - package compagnon pour l'apprentissage profond basé sur TensorFlow

Utiliser des modèles PyTorch avec CasADi pour l'optimisation guidée par les données ou le contrôle optimal basé sur l'apprentissage. Prend en charge Acados.

Ré-implémentation en PyTorch de "Generating Sentences from a Continuous Space" par Bowman et al. 2015 https://arxiv.org/abs/1511.06349

Répertoire des meilleures pratiques pour le deep learning en Julia, inspiré par fastai

Articles AAAI 2024 : explorez une collection complète de documents de recherche innovants présentés lors de l'une des principales conférences sur l'intelligence artificielle. Intégrez facilement les implémentations de code pour une meilleure compréhension. ⭐ Découvrez le summum du progrès en intelligence artificielle avec ce dépôt !

Collection de ressources exceptionnelles sur le réglage fin efficace en paramètres.

Implémentation officielle de "Blended Diffusion for Text-driven Editing of Natural Images" [CVPR 2022]

L'implémentation officielle de Self-Play Preference Optimization (SPPO)

Évaluation comparative de la gamme des capacités des agents

Modeltime intègre les modèles de prévision de séries temporelles et le machine learning dans un seul framework

Inférence efficace pour les grands modèles

QKeras : une bibliothèque de deep learning par quantification pour Tensorflow Keras

💭 Analyse de sentiment basée sur les aspects : Transformer & ML explicable (TensorFlow)

Implémentation de π₀, l'architecture de modèle de fondation robotique proposée par Physical Intelligence

ACG2vec (Anime Comics Games to vector) s'engage à créer un espace combinant l'ACG et le deep learning. (Recherche sémantique de texte, recherche d'image par l'image, recherche sémantique d'image, super-résolution d'image, systèmes de recommandation)

NVIDIA NVSHMEM est une interface de programmation parallèle pour les GPU NVIDIA basée sur OpenSHMEM. NVSHMEM peut réduire considérablement la communication multi-processus et les frais généraux de coordination en permettant aux programmeurs d'effectuer une communication unilatérale à partir des noyaux CUDA et sur les flux CUDA.

Dépôt officiel de l'article "Grokfast: Accelerated Grokking by Amplifying Slow Gradients"

Une application de bureau qui extrait les transcriptions de playlists YouTube et les améliore à l'aide des modèles Gemini AI de Google. Le résultat est un livre dans la langue de votre choix.

Implémentation officielle de SynthTIGER (Synthetic Text Image Generator), ICDAR 2021

Un pipeline de transcription (Speech-to-Text) optimisé pour le modèle Whisper prenant en charge plusieurs moteurs d'inférence

Un framework simplifié et des utilitaires pour PyTorch

A curated list of awesome AGI frameworks, software and resources

Une liste organisée de ressources pédagogiques en science des données pour les compétences essentielles

Nous connaissons bien les GAN pour leur succès dans la génération d'images réalistes. Cependant, ils peuvent être appliqués à la génération de données tabulaires. Nous passerons en revue et examinerons quelques articles récents sur les GAN tabulaires en action.

Bibliothèque Python facilitant l'apprentissage profond sur les graphes

Implémentation en PyTorch d'Enformer, le réseau d'attention de DeepMind pour la prédiction de l'expression génique