deep-learning

Azure MLOps (v2) सॉल्यूशन एक्सेलेरेटर्स। Azure प्लेटफॉर्म पर अपने मशीन लर्निंग मॉडल को डिप्लॉय करने के लिए एंटरप्राइज़-रेडी टेम्पलेट्स।

PyTorch, OpenCV और Sort Tracking का उपयोग करके YOLOv7 ऑब्जेक्ट ट्रैकिंग

डेटा साइंस प्रोजेक्ट का संपूर्ण जीवन चक्र

हार्डवेयर एक्सेलेरेशन सपोर्ट के साथ एम्बेडेड डिवाइस के लिए एक हल्का, पोर्टेबल प्योर C99 ONNX इन्फरेंस इंजन।

Pytorch C++ API (libtorch) के लिए Go बाइंडिंग

Wav2Lip संस्करण 288 और प्रशिक्षित करने के लिए पाइपलाइन

PFLD (A Practical Facial Landmark Detector) का कार्यान्वयन, संदर्भ: https://arxiv.org/pdf/1902.10859.pdf

ऑप्टिकल फ्लो और संबंधित कार्यों पर बेहतरीन शोध पत्रों की सूची

Python में टेक्स्ट वर्गीकरण के लिए एक्टिव लर्निंग

हल्का सिंगल पर्सन पोज़ एस्टिमेटर

अपना खुद का X बनाएं - सब कुछ शून्य से बनाकर मशीन लर्निंग में महारत हासिल करें। इसका उद्देश्य लीनियर रिग्रेशन से लेकर डीप लर्निंग और लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLMs) तक सब कुछ कवर करना है।

गणितीय मॉडलिंग और मशीन लर्निंग/डीप लर्निंग/लार्ज मॉडल्स के नोट्स और संसाधन (लगातार अपडेट किए जा रहे हैं)।

ICLR 2020: कंपोजिशन-आधारित मल्टी-रिलेशनल ग्राफ कन्वेन्शनल नेटवर्क्स

PyTensor आपको मल्टी-डायमेंशनल एरे वाले गणितीय अभिव्यक्तियों को परिभाषित, अनुकूलित और कुशलतापूर्वक मूल्यांकन करने की अनुमति देता है।

Exclusively Dark (ExDARK) डेटासेट, जो हमारी जानकारी के अनुसार, बहुत कम रोशनी वाले वातावरण से लेकर गोधूलि (यानी 10 अलग-अलग स्थितियां) तक ली गई कम रोशनी वाली छवियों का अब तक का सबसे बड़ा संग्रह है, जिसमें इमेज क्लास और ऑब्जेक्ट लेवल एनोटेशन शामिल हैं।

सेगमेंटेशन / सेलियंसी डिटेक्शन के लिए डेटासेट का संग्रह। PR का स्वागत है।

AnyLoc: यूनिवर्सल विज़ुअल प्लेस रिकग्निशन (RA-L 2023)।

यह कोड 'Trading with the Momentum Transformer: An Intelligent and Interpretable Architecture' (https://arxiv.org/pdf/2112.08534.pdf) शोध पत्र के साथ है।

डिफरेंशिएबल फ्लूइड डायनेमिक्स पैकेज

TorchOpt, PyTorch पर आधारित डिफरेंशिएबल ऑप्टिमाइज़ेशन के लिए एक कुशल लाइब्रेरी है।

[NeurIPS 2021] मल्टीमॉडल रिप्रेजेंटेशन लर्निंग के लिए मल्टीस्केल बेंचमार्क।

यह रिपॉजिटरी मशीन लर्निंग के क्षेत्र में आमतौर पर उपयोग किए जाने वाले एल्गोरिदम को समाहित करने वाले कोड का संग्रह है। इनमें से अधिकांश Numpy, Pandas या Torch पर आधारित हैं। आप इस रिपॉजिटरी का संदर्भ लेकर संबंधित मॉडल और एल्गोरिदम की अपनी समझ को गहरा कर सकते हैं या इसे संशोधित करके अपना स्वयं का कस्टमाइज्ड कोड प्राप्त कर सकते हैं।

फेडरेटेड लर्निंग के लिए एक प्रायोगिक प्लेटफॉर्म।

Blended Latent Diffusion [SIGGRAPH 2023] के लिए आधिकारिक कार्यान्वयन।

VirtualHome चलाने के लिए API, एक मल्टी-एजेंट हाउसहोल्ड सिम्युलेटर

TransMorph: अनसुपरवाइज्ड मेडिकल इमेज रजिस्ट्रेशन के लिए ट्रांसफॉर्मर (PyTorch)।

CVPR 2022 पेपर "Neural RGB-D Surface Reconstruction" का आधिकारिक कार्यान्वयन

स्टेटिक/बैच और ऑनलाइन/कंटीन्यूअस लर्निंग के लिए ऑटोमेटेड मशीन लर्निंग (AutoML) विधियों का उपयोग करने का कार्यान्वयन/ट्यूटोरियल

Neutone के बारे में अधिक चर्चा के लिए Discord पर समुदाय में शामिल हों! https://discord.gg/VHSMzb8Wqp

3D पॉइंट क्लाउड ऑब्जेक्ट डिटेक्शन और सिमेंटिक सेगमेंटेशन (डीप लर्निंग) - SOTA मेथड्स, कोड, पेपर्स, डेटासेट्स आदि।