multimodal-learning
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Devenez un chercheur/ingénieur IA/ML chevronné avec ce manuel non conventionnel couvrant les mathématiques, l'informatique et le ML par l'intuition.
★ 7 400+21Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #2
Liste de lecture pour les sujets de recherche en apprentissage automatique multimodal.
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Un framework open source pour l'entraînement de grands modèles multimodaux.
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[CVPR 2024 & TPAMI 2025] UniRepLKNet
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- #7
Implémentation officielle pour CLIP4Clip : une étude empirique de CLIP pour la recherche de clips vidéo de bout en bout.
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Une collection de ressources sur les applications de l'apprentissage multimodal en imagerie médicale
★ 975+1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #9
Articles ICCV 2023-2025 : Découvrez la recherche de pointe de l'ICCV 2023-25, la conférence de référence en vision par ordinateur. Restez informé des dernières avancées en vision par ordinateur et deep learning, code inclus. ⭐ soutenez le développement de l'intelligence visuelle !
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- #11
[CVPR 2023 Highlight & IJCV 2026] GRES : Segmentation d'expressions référentielles généralisées
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[NeurIPS 2021] Benchmarks multi-échelles pour l'apprentissage de représentations multimodales
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Modèle multimodal pour les données textuelles et tabulaires avec les transformers HuggingFace comme composant de base pour les données textuelles
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Ce dépôt contient le code d'évaluation pour l'article "MMMU: A Massive Multi-discipline Multimodal Understanding and Reasoning Benchmark for Expert AGI"
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Une liste sélectionnée de ressources formidables sur la vision et le langage (toujours en cours de construction... restez à l'écoute !)
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Une étude sur la génération augmentée par récupération multimodale (Multimodal RAG).
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Articles ICASSP 2023-2024 : Une collection complète de recherches influentes issues des conférences ICASSP 2023-24. Explorez les dernières avancées en acoustique, parole et traitement du signal. Code inclus.
★ 526+1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #18
[ICCV 2023 & TPAMI 2025] MeViS : Un benchmark à grande échelle pour la segmentation vidéo avec expressions de mouvement.
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