deep-learning

Azure MLOps (v2) ソリューションアクセラレータ。Azure プラットフォーム上で機械学習モデルをデプロイするためのエンタープライズ対応テンプレート。

PyTorch、OpenCV、Sort Tracking を使用した YOLOv7 オブジェクト追跡

データサイエンスプロジェクトの完全なライフサイクル

ハードウェアアクセラレーションをサポートする、組み込みデバイス向けの軽量でポータブルな純粋な C99 製 onnx 推論エンジン。

PyTorch C++ API (libtorch) 用の Go バインディング

Wav2Lip バージョン 288 およびトレーニング用パイプライン

PFLD（A Practical Facial Landmark Detector）の実装、参考：https://arxiv.org/pdf/1902.10859.pdf

オプティカルフローおよび関連研究に関する素晴らしい論文のリスト。

Python によるテキスト分類のためのアクティブラーニング

軽量な単一人物姿勢推定器

数理モデリング、機械学習、ディープラーニング、大規模言語モデルに関するノートと資料（随時更新中）

Build your own X - すべてをゼロから構築して機械学習をマスターする。線形回帰からディープラーニング、大規模言語モデル（LLMs）まで網羅することを目指しています。

ICLR 2020: 構成ベースのマルチリレーショナルグラフ畳み込みネットワーク

PyTensor を使用すると、多次元配列を含む数式を定義、最適化、および効率的に評価できます。

Exclusively Dark (ExDARK) データセット。我々の知る限り、極低照度環境からトワイライトまで（10種類の異なる条件）、画像クラスとオブジェクトレベルのアノテーションが付与された、現在最大規模の低照度画像コレクションです。

セグメンテーションおよびサリエンシー検出用データセットのコレクション。PR大歓迎です：smile:

AnyLoc: 汎用視覚的場所認識 (RA-L 2023)

このコードは論文「Trading with the Momentum Transformer: An Intelligent and Interpretable Architecture」(https://arxiv.org/pdf/2112.08534.pdf) に付随するものです。

TorchOpt は、PyTorch 上に構築された微分可能最適化のための効率的なライブラリです。

微分可能流体力学パッケージ

[NeurIPS 2021] マルチモーダル表現学習のためのマルチスケールベンチマーク

機械学習分野でよく使われるアルゴリズムをカプセル化しコードを集めたリポジトリです。大部分はNumpy、Pandas、またはTorchをベースにしています。関連するモデルやアルゴリズムの理解を深めたり、修正して自分用のカスタムコードを作成するのに参考にできます。

連合学習（フェデレーテッドラーニング）のための実験用プラットフォーム

マルチエージェント家庭シミュレーター VirtualHome を実行するための API

「Blended Latent Diffusion」の公式実装 [SIGGRAPH 2023]

TransMorph: 教師なし医用画像の位置合わせ用Transformer (PyTorch)

静的/バッチ学習およびオンライン/継続的学習のための自動機械学習（AutoML）手法の実装とチュートリアル

CVPR 2022 論文「Neural RGB-D Surface Reconstruction」の公式実装

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🔥3D点群オブジェクト検出＆セマンティックセグメンテーション（ディープラーニング） - SOTA手法、コード、論文、データセットなど