deep-learning

Aceleradores de solução Azure MLOps (v2). Modelos prontos para empresas para implantar seus modelos de machine learning na plataforma Azure.

Rastreamento de objetos YOLOv7 usando PyTorch, OpenCV e Sort Tracking

Ciclo de vida completo de um projeto de ciência de dados

Um mecanismo de inferência onnx em puro C99, leve e portátil, para dispositivos embarcados com suporte a aceleração de hardware.

Binding em Go para a API C++ do Pytorch (libtorch)

Versão 288 do Wav2Lip e pipeline para treinamento

Implementação do PFLD (A Practical Facial Landmark Detector), com referência a https://arxiv.org/pdf/1902.10859.pdf

Esta é uma lista de artigos incríveis sobre fluxo óptico e trabalhos relacionados.

Aprendizado ativo para classificação de texto em Python

Estimador de pose para uma única pessoa leve

Construa seu próprio X - Domine o aprendizado de máquina construindo tudo do zero. O objetivo é abranger desde regressão linear até aprendizado profundo e modelos de linguagem de grande escala (LLMs).

Notas e materiais sobre modelagem matemática, aprendizado de máquina, aprendizado profundo e grandes modelos de linguagem (atualizado continuamente).

ICLR 2020: Redes Convolucionais de Grafos Multirrelacionais Baseadas em Composição

O PyTensor permite definir, otimizar e avaliar eficientemente expressões matemáticas envolvendo arrays multidimensionais.

Dataset Exclusively Dark (ExDARK), que, até onde sabemos, é a maior coleção de imagens em condições de pouca luz tiradas em ambientes muito escuros até o crepúsculo (ou seja, 10 condições diferentes) até o momento, com anotações em nível de classe de imagem e de objeto.

AnyLoc: Reconhecimento Visual Universal de Locais (RA-L 2023)

Uma coleção de datasets para segmentação / detecção de saliência. Pull requests são bem-vindos.

Este código acompanha o artigo Trading with the Momentum Transformer: An Intelligent and Interpretable Architecture (https://arxiv.org/pdf/2112.08534.pdf).

TorchOpt é uma biblioteca eficiente para otimização diferenciável construída sobre o PyTorch.

Pacote de dinâmica de fluidos diferenciável

[NeurIPS 2021] Benchmarks em Multiuso para Aprendizado de Representação Multimodal

Este repositório coleta alguns códigos que encapsulam algoritmos comumente usados no campo de aprendizado de máquina (machine learning). A maioria deles é baseada em Numpy, Pandas ou Torch. Você pode aprofundar sua compreensão sobre modelos e algoritmos relacionados ou modificá-los para obter seu próprio código personalizado consultando este repositório.

Uma plataforma experimental para aprendizado federado.

TransMorph: Transformer para Registro de Imagem Médica Não Supervisionado (PyTorch)

Implementação oficial para "Blended Latent Diffusion" [SIGGRAPH 2023]

API para executar o VirtualHome, um simulador doméstico multiagente.

Implementação oficial do artigo da CVPR 2022 "Neural RGB-D Surface Reconstruction"

Implementação/Tutorial de uso de métodos de Aprendizado de Máquina Automatizado (AutoML) para aprendizado estático/em lote e online/contínuo

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Detecção de objetos em nuvem de pontos 3D e segmentação semântica (Deep Learning) - Métodos SOTA, código, artigos, datasets, etc.