contrastive-learning

애플리케이션에서 딥 매트릭 러닝을 사용하는 가장 쉬운 방법. 모듈화되어 있고 유연하며 확장 가능합니다. PyTorch로 작성되었습니다.

이미지 자기 지도 학습(self-supervised learning)을 위한 파이썬 라이브러리

[ECCV2024] 멀티모달 이해를 위한 비디오 파운데이션 모델 및 데이터

추천, 광고, 검색 분야의 산업계 고전 및 최신 논문 모음입니다.

비전 모델을 위한 올인원 학습(YOLO, ViTs, RT-DETR, DINOv3): 사전 학습, 파인튜닝, 증류.

solo-learn: Pytorch Lightning 기반 시각적 표현 학습을 위한 자기 지도 학습 방법 라이브러리

이 저장소는 손글씨 생성을 위한 필체와 문자 스타일 분리(Disentangling Writer and Character Styles for Handwriting Generation, CVPR 2023)의 공식 구현입니다.

다국어 텍스트, 이미지, 비디오 전반의 콘텐츠 이해 및 생성을 위한 포켓 사이즈 멀티모달 AI, OpenAI CLIP 및 LLaVA보다 최대 5배 빠름 🖼️ & 🖋️

CLIP (Contrastive Language-Image Pre-Training) 연구를 위한 유용한 리스트

공동 행동 및 신경 분석을 위한 학습 가능한 잠재 임베딩 - CEBRA 공식 구현

PyGCL: 그래프 대조 학습을 위한 PyTorch 라이브러리

T. Chen 등이 작성한 'SimCLR: A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations'의 PyTorch 구현

PyTorch를 이용한 대조 학습(Contrastive Learning) 모델 훈련

VLM2Vec / MMEB (ICLR 2025), VLM2Vec-V2 / MMEB-V2 (TMLR 2026), MMEB-V3 (COLM 2026) 관련 코드를 포함하는 저장소입니다.

유사도 학습 모델 미세 조정을 위한 초고속 프레임워크

CAIRI 지도, 준지도 및 자기지도 시각적 표현 학습 툴박스 및 벤치마크

[NeurIPS 2020] Yuning You 외 저, "Graph Contrastive Learning with Augmentations"

[WSDM'2024 Oral] SSLRec: 추천 시스템을 위한 자기지도 학습 프레임워크

시간-주파수 일관성을 활용한 시계열 데이터용 자기지도 대조 학습