transformer

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🔥🔥🔥 YOLO11、YOLOv8、YOLOv12、YOLOv10、RT-DETR、YOLOv7、YOLOv5の改良モデルに特化。バックボーン、ネック、ヘッド、損失関数、IoU、NMSなどのモジュールの改良をサポート🚀

ICCV 2025 の論文とオープンソースプロジェクトのまとめ

コードをオンラインでインタラクティブに実行できる、コンピュータビジョンのクローズドループ学習プラットフォーム。実践書『コンピュータビジョン実戦演練：アルゴリズムと応用』の中国語電子書籍、ソースコード、読者コミュニティ（継続更新中） 📘 オンライン電子書籍 https://charmve.github.io/computer-vision-in-action/ 👇 プロジェクトホームページ

Ascend 上の vLLM 向けコミュニティ維持ハードウェアプラグイン

AI エンジニアへ移行するための研究論文とブログ

[CVPR 2022--Oral] Restormer: 高解像度画像復元の為の効率的なTransformer。ブレ除去、雨滴除去、ノイズ除去（ガウス/実データ）、デフォーカスブレ除去においてSOTAを達成

mPLUG-Owl：強力なマルチモーダル大規模言語モデルファミリ

大規模言語モデル（LLM）を簡単に。EasyLM は、JAX/Flax で LLM の事前学習、ファインチューニング、評価、サービングを行うためのワンストップソリューションです。

PyTorchを使用した機械学習とディープラーニングによる現実世界の問題解決に関するJupyter Notebookチュートリアル。トピック：Detectron 2による顔検出、LSTMオートエンコーダーによる時系列異常検知、YOLO v5による物体検出、初めてのニューラルネットワーク構築、コロナウイルス日別感染者数の時系列予測、BERTによる感情分析

🍅🍅🍅YOLOv5-Lite: yolov5 から進化し、モデルサイズはわずか 900+kb (int8) および 1.7M (fp16)。Raspberry Pi 4B で 15 FPS を達成

分子モデリングのための汎用ディープラーニングバックボーン、Graphormer

時系列予測、分類、異常検知のための PyTorch ディープラーニングライブラリ（元々は洪水予測用）

Lumina-T2X は、テキストから任意のモダリティを生成するための統合フレームワークです

「iTransformer: Inverted Transformers Are Effective for Time Series Forecasting」（ICLR 2024 Spotlight）の公式実装

MoBA: 長コンテキストLLMのためのMixture of Block Attention

📰 LLM ベースの長文脈モデリングに関する必読論文とブログ 🔥

[CVPR 2025 Highlight] Video Depth Anything: 超長尺ビデオ向けの一貫性のある深度推定

AICI: プロンプトとしての（Wasm）プログラム

中国語、方言、英語をサポートするオープンソースの産業グレード ASR モデル。パブリックな中国語 ASR ベンチマークで新たな SOTA を達成し、優れた歌声の歌詞認識能力も提供します。

画像分類のためのディープラーニングモデルの統合｜バックボーンの学習・比較・魔改造プロジェクト

Transformersライブラリクイックスタートチュートリアル

グラフ／Transformerベースの不正検知、異常検知、外れ値検知に関する論文とリソースの厳選リスト

[ICML 2024] LLMCompiler: 並列関数呼び出しのための LLM コンパイラ

簡単で使いやすく高性能なAIデプロイフレームワーク

中国語長文・短文分類、マルチラベル分類、文間類似度判定、埋め込み層およびネットワーク層の構築用基底クラス、FastText、TextCNN、CharCNN、TextRNN、RCNN、DCNN、DPCNN、VDCNN、CRNN、Bert、Xlnet、Albert、Attention、DeepMoji、HAN、CapsuleNet、Transformer-encode、Seq2seq、SWEM、LEAM、TextGCN

Web アプリケーションと同様の方法で、React Native プロジェクトに SVG ファイルをインポートする

[CVPR 2023] OneFormer: ユニバーサル画像セグメンテーションを制する 1 つの Transformer

Axon の事前トレーニング済みニューラルネットワークモデル（+ 🤗 Models 統合）

再現性のあるディープラーニング研究のためにPyTorchをベースに構築されたノーコードフレームワーク。PyTorchエコシステム。TPAMI、CVPR、ICLR、ECCV、NeurIPS、ICCV、AAAIなどで発表された26の知識蒸留メソッドを実装済み。再現性とベンチマークを保証するため、学習済みモデル、学習ログ、設定ファイルを提供。