deep-learning

Implementação oficial em PyTorch do FB-BEV & FB-OCC - Transformação de visão forward-backward para percepção de direção autônoma centrada em visão

Código oficial para MAMMA: Markerless Accurate Multi-person Motion Acquisition.

Framework de aprendizado de máquina para aprendizado profundo e algoritmos tradicionais

Biblioteca de Deep Learning tabular para PyTorch

CnSTD: Pacote Python3 para detecção de texto em cenas (em chinês/inglês), detecção de fórmulas matemáticas (MFD) e análise de layout baseado em PyTorch/MXNet

Confucius4-TTS: um mecanismo de TTS multilíngue e interlíngue do tipo zero-shot

[Em teste interno] QPT - Ferramenta Python to EXE (empacotamento Python) dedicada a facilitar o acesso de projetos open-source ao mundo da internet.

Implementação em TensorFlow para computar uma imagem Bird's Eye View (BEV) semanticamente segmentada a partir de imagens de várias câmeras montadas em veículos.

Uma biblioteca baseada em PyTorch para resolver equações diferenciais usando redes neurais, utilizada por vários grupos de pesquisa ao redor do mundo, incluindo no Harvard IACS.

Redes neurais informadas pela física para modelagem avançada.

Implementação do Phenaki Video em PyTorch, que usa MaskGIT para gerar vídeos guiados por texto de até 2 minutos de duração.

Implementação oficial em PyTorch de Revisiting Image Pyramid Structure for High Resolution Salient Object Detection (ACCV 2022)

DNABERT: modelo Bidirectional Encoder Representations from Transformers pré-treinado para linguagem de DNA no genoma.

Codec de Áudio Neural Multi-Escala (SNAC) que compacta áudio em códigos discretos a uma baixa taxa de bits

Uma rede neural profunda que aprende a dirigir em videogames

Exemplo de aprendizado de máquina com TensorFlow Lite no Android

Notebooks de exemplo para trabalhar com o SageMaker Studio Lab. Inscreva-se para uma conta no link abaixo!

Um intérprete de linguagem de sinais usando feed de vídeo ao vivo da câmera.

Modelos de Deep Learning para classificação de tráfego de rede

Ferramenta de produtividade de IA - Gratuita e de código aberto, melhora a produtividade do usuário e protege a privacidade e a segurança dos dados. Incluindo, mas não limitado a: modelos locais integrados como ChatGPT, DeepSeek, Phi, Qwen e outros, processamento inteligente em lote com um clique de imagens, vídeos, áudio, etc.

Artigos mais citados e de conferências de topo sobre interpretabilidade de modelos de redes neurais em deep learning nos últimos anos (com código)

LSD (LiDAR SLAM & Detection) é uma arquitetura de percepção de código aberto para veículos autônomos e robótica

Uma biblioteca simples para criar redes neurais complexas.

Este repositório contém todos os artigos aceitos nas principais conferências de visão computacional, com facilidade para pesquisar artigos relacionados.

Conjunto de ambientes robóticos baseados no motor de física PyBullet e no gymnasium.

ToolOrchestra é um framework de treinamento de RL de ponta a ponta para orquestrar ferramentas e fluxos de trabalho de agentes.

Reconhecimento de fala em chinês implementado com base no PaddlePaddle. Projeto completo com excelentes resultados de reconhecimento. Suporta treinamento e predição em Windows e Linux, além de predição na placa Nvidia Jetson.

Deep learning para processamento de áudio

Visualização interativa do forward pass do PyTorch em notebooks

Uma biblioteca C leve para redes neurais artificiais.