deep-learning

आधिकारिक Roboflow Python पैकेज। अपने डेटासेट, मॉडल और डिप्लॉयमेंट को प्रबंधित करें। Roboflow में कंप्यूटर विज़न एप्लिकेशन बनाने के लिए आवश्यक सब कुछ मौजूद है।

🔥 किसी भी छवि के लिए वेक्टर एम्बेडिंग निकालने हेतु PyTorch में प्री-ट्रेंड मॉडल का उपयोग करें

Kaggle डेटासाइंस बाउल 2017

बड़े पैमाने पर होल-स्लाइड इमेज प्रोसेसिंग के लिए टूलकिट।

ML 📉, सांख्यिकी 📊, और AI 🤖 पर स्लाइड्स, पेपर नोट्स, क्लास नोट्स, ब्लॉग पोस्ट और शोध।

[IGARSS'22]: चेंज डिटेक्शन के लिए एक ट्रांसफॉर्मर-आधारित सियामीज़ नेटवर्क

पॉकेट-साइज़ क्वाड्रोप्टर के स्वायत्त नेविगेशन को सक्षम करने के लिए डीप लर्निंग-संचालित विज़ुअल नेविगेशन इंजन - जो PULP पर चलता है

दानव पदानुक्रमित छवि पिरामिड ट्रांसफार्मर - CVPR 2022 (मौखिक)

Humai द्वारा पढ़ाए गए संपूर्ण AI पाठ्यक्रम

JAX+Equinox में नॉन-लीनियर ऑप्टिमाइज़ेशन (रूट-फाइंडिंग, लीस्ट स्क्वेयर्स, ...)। https://docs.kidger.site/optimistix/

Pytorch और TensorFlow में 1D, 2D, और 3D पोजीशनल एनकोडिंग का कार्यान्वयन

DiffSharp: डिफरेंशिएबल फंक्शनल प्रोग्रामिंग

दुनिया की सबसे साफ-सुथरी AutoML लाइब्रेरी ✨ - स्वच्छ डीप लर्निंग प्रोडक्शन पाइपलाइन लिखने के लिए सही पाइपलाइन एब्स्ट्रक्शन के साथ हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग करें। अपनी पाइपलाइन चरणों में हाइपरपैरामीटर स्पेस रखें। अपनी पाइपलाइन में घटकों की तरह चरणों को डिज़ाइन करें। Scikit-Learn, TensorFlow, और अधिकांश अन्य लाइब्रेरीज़, फ़्रेमवर्क और MLOpsenvironments के साथ संगत।

बहु-पशु मुद्रा ट्रैकिंग के लिए एक डीप लर्निंग फ्रेमवर्क।

PyTorch का उपयोग करके चेहरों का विश्लेषण करने के लिए Python लाइब्रेरी

कानूनी निर्णयों के आधार पर घटना निष्कर्षण और इसके अनुप्रयोग, जिसमें डेटा का शब्द-विभाजन, भाग-भाषण टैगिंग, नामित इकाई पहरेदारी, घटना तत्व निष्कर्षण और निर्णय परिणाम भविष्यवाणी शामिल हैं।

आसान और मॉड्यूलर कंप्यूटर विजन डिटेक्टर्स, ट्रैकर्स और SAM - 10 से कम लाइनों के कोड में YOLOv9, v8, v7, v6, v5, R, X चलाएं।

यह रिपॉजिटरी जहाज का पता लगाने, वर्गीकरण, सिमेंटिक सेगमेंटेशन और इंस्टेंस सेगमेंटेशन कार्यों के लिए क्यूरेट किए गए रडार और ऑप्टिकल सैटेलाइट डेटासेट की एक व्यापक सूची प्रदान करती है। ये डेटासेट कंप्यूटर विज़न, मशीन लर्निंग, रिमोट सेंसिंग और समुद्री विश्लेषण में अनुप्रयोगों के लिए आदर्श हैं।

विक्रेता-स्वतंत्र TinyML डीप लर्निंग लाइब्रेरी, कंपाइलर और माइक्रो कंप्यूटर और माइक्रोकंट्रोलर के लिए इन्फेरेंस फ्रेमवर्क

OpenAI के Triton का उपयोग करके Python में लिखा गया PyTorch के न्यूरल नेटवर्क मॉड्यूल का एक सबसेट।

《Dive into Deep Learning》 अभ्यास समाधान, ऑनलाइन पढ़ने का लिंक नीचे दिया गया है:

PyTorch फ्रेमवर्क पर आधारित BERT मॉडल और उससे संबंधित डाउनस्ट्रीम कार्यों का कार्यान्वयन

पुस्तकें और अन्य संसाधन

नेशनल ताइवान यूनिवर्सिटी (NTU) के प्रोफेसर ली होंग-यी द्वारा 'मशीन लर्निंग (Machine Learning) 2021 स्प्रिंग' पाठ्यक्रम के नोट्स।

🎉 PILOT: प्री-ट्रेंड मॉडल-आधारित निरंतर शिक्षण (Continual Learning) टूलबॉक्स।

"A Systematic Evaluation of Deep Anomaly Detection Methods for Time Series" पेपर का रिपॉजिटरी।

Android पर ऑफ़लाइन सेमेंटिक टेक्स्ट-टू-इमेज और इमेज-टू-इमेज सर्च, जो क्वांटाइज़्ड अत्याधुनिक विज़न-लैंग्वेज प्रीट्रेन्ड CLIP मॉडल और ONNX रनटाइम इन्फरेंस इंजन द्वारा संचालित है।

AI इमेज सिग्नल प्रोसेसिंग और कंप्यूटेशनल फोटोग्राफी। NTIRE (CVPR) और AIM (ICCV/ECCV) चुनौतियों के लिए आधिकारिक लाइब्रेरी। इसमें लर्नड ISPs, RAW रिस्टोरेशन-अपसैंपलिंग-रिकंस्ट्रक्शन, इमेज एन्हांसमेंट, बोकेह रेंडरिंग और बहुत कुछ शामिल है।

इस प्रोजेक्ट का उद्देश्य VLA (Vision-Language-Action) क्षेत्र में प्रवेश करने वाले एल्गोरिदम इंजीनियरों के लिए एक पूर्ण चीनी, व्यावहारिक-उन्मुख अध्ययन/साक्षात्कार हैंडबुक प्रदान करना है। सामान्य CV/NLP साक्षात्कार गाइडों से अलग, यह प्रोजेक्ट रोबोटिक्स की विशिष्ट चुनौतियों पर केंद्रित है।

Deep Learning Simplified एक ओपन-सोर्स रिपॉजिटरी है, जिसमें उन योगदानकर्ताओं के लिए शुरुआती से उन्नत स्तर के डीप लर्निंग प्रोजेक्ट्स शामिल हैं, जो डीप लर्निंग में अपनी यात्रा शुरू करना चाहते हैं।