transformer

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🔥🔥🔥 YOLO11, YOLOv8, YOLOv12, YOLOv10, RT-DETR, YOLOv7, YOLOv5 모델 개선에 집중, 백본, 넥, 헤드, 손실(loss), IoU, NMS 및 기타 모듈 개선 지원🚀

ICCV 2025 논문 및 오픈소스 프로젝트 모음

코드를 온라인에서 대화형으로 실행할 수 있는 컴퓨터 비전 폐루프 학습 플랫폼

Ascend 기반 vLLM을 위한 커뮤니티 유지보수 하드웨어 플러그인

AI 엔지니어링으로 전환하기 위한 연구 논문 및 블로그 모음

[CVPR 2022--Oral] Restormer: 고해상도 이미지 복원을 위한 효율적인 Transformer. 모션 블러 제거, 이미지 비 내리기, 노이즈 제거(가우스/실제 데이터) 및 디포커스 블러 제거 분야의 SOTA.

mPLUG-Owl: 강력한 멀티모달 대형 언어 모델 패밀리

쉽게 만드는 대규모 언어 모델(LLM), EasyLM은 JAX/Flax에서 LLM의 사전 학습, 파인튜닝, 평가 및 서빙을 위한 원스톱 솔루션입니다.

PyTorch를 사용하여 머신러닝 및 딥러닝으로 실제 문제를 해결하는 Jupyter Notebook 튜토리얼. 주제: Detectron 2를 이용한 얼굴 감지, LSTM 오토인코더를 이용한 시계열 이상 탐지, YOLO v5를 이용한 객체 감지, 첫 번째 신경망 구축, 코로나바이러스 일일 확진자 시계열 예측, BERT를 이용한 감성 분석

🍅🍅🍅YOLOv5-Lite: yolov5 기반으로 진화한 모델로, 모델 크기가 int8 기준 900+KB, fp16 기준 1.7M에 불과합니다. Raspberry Pi 4B에서 15 FPS 달성~

Graphormer는 분자 모델링을 위한범용 딥러닝 백본입니다.

시계열 예측, 분류 및 이상 탐지를 위한 딥러닝 PyTorch 라이브러리 (원래는 홍수 예측용으로 개발됨)

Lumina-T2X는 텍스트를 모든 모달리티로 생성하기 위한 통합 프레임워크입니다.

"iTransformer: Inverted Transformers Are Effective for Time Series Forecasting" (ICLR 2024 Spotlight) 공식 구현체

MoBA: 롱 컨텍스트 LLM을 위한 블록 어텐션의 혼합 (Mixture of Block Attention)

📰 LLM 기반 getLong Context Modeling 관련 필독 논문 및 블로그 모음 🔥

[CVPR 2025 Highlight] Video Depth Anything: 초장기 동영상을 위한 일관된 깊이 추정

AICI: (Wasm) 프로그램으로서의 프롬프트

만다린, 중국 방언 및 영어를 지원하는 오픈 소스 산업용 ASR 모델로, 공인된 만다린 ASR 벤치마크에서 새로운 SOTA를 달성하는 동시에 뛰어난 가사 인식 기능도 제공합니다.

이미지 분류를 위한 딥러닝 모델 통합 | 백본 학습/비교/임의 수정 프로젝트

Transformers 라이브러리 빠른 시작 튜토리얼

Graph 및 Transformer 기반 사기, 이상 징후, 특이값 탐지 관련 논문 및 리소스 모음

[ICML 2024] LLMCompiler: 병렬 함수 호출을 위한 LLM 컴파일러

사용하기 쉽고 고성능인 AI 배포 프레임워크

중국어 장문 분류, 단문 분류, 다중 레이블 분류, 두 문장 유사도 (Keras NLP 기반 중국어 텍스트 분류, 다중 레이블 분류 또는 문장 분류, 장단문), 단어 및 문장 벡터 임베딩 레이어(embeddings) 및 네트워크 레이어(graph) 기본 클래스 구축, FastText, TextCNN, CharCNN, TextRNN, RCNN, DCNN, DPCNN, VDCNN, CRNN, Bert, Xlnet, Albert, Attention, DeepMoji, HAN, 캡슐 네트워크-CapsuleNet, Transformer-encode, Seq2seq, SWEM, LEAM, TextGCN

웹 애플리케이션에서와 동일한 방식으로 React Native 프로젝트에서 SVG 파일 가져오기

[CVPR 2023] OneFormer: 범용 이미지 세분화를 지배할 단 하나의 Transformer

Axon의 사전 훈련된 신경망 모델 (+ 🤗 Models 통합)

재현 가능한 딥러닝 연구를 위해 PyTorch로 구축된 코딩 없는 프레임워크. PyTorch 에코시스템. 🏆 TPAMI, CVPR, ICLR, ECCV, NeurIPS, ICCV, AAAI 등에 발표된 26개의 지식 증류(knowledge distillation) 메서드가 구현되어 있습니다. 🎁 재현성과 벤치마크를 보장하기 위해 학습된 모델, 학습 로그 및 설정이 제공됩니다.