deep-learning

O pacote oficial do Roboflow para Python. Gerencie seus conjuntos de dados, modelos e implantações. O Roboflow tem tudo o que você precisa para construir uma aplicação de visão computacional.

Kit de ferramentas para processamento de imagens de lâmina inteira em larga escala.

:fire: Use modelos pré-treinados no PyTorch para extrair embeddings vetoriais de qualquer imagem

Kaggle datascience bowl 2017

Apresentações, anotações de artigos, anotações de aulas, posts de blog e pesquisas sobre ML 📉, estatística 📊 e IA 🤖.

[IGARSS'22]: Uma rede siamesa baseada em Transformer para detecção de mudanças

Um motor de navegação visual alimentado por deep learning para permitir a navegação autônoma de quadricópteros de bolso - rodando em PULP

Hierarchical Image Pyramid Transformer - CVPR 2022 (Oral)

Cursos completos de IA ministrados pela Humai

Otimização não linear (busca de raízes, mínimos quadrados, ...) em JAX+Equinox. https://docs.kidger.site/optimistix/

Uma implementação de codificação posicional 1D, 2D e 3D em Pytorch e TensorFlow

DiffSharp: Programação funcional diferenciável

Um framework de deep learning para rastreamento de pose de múltiplos animais.

A biblioteca AutoML mais limpa do mundo ✨ - Faça ajuste de hiperparâmetros com as abstrações de pipeline corretas para escrever pipelines de produção de deep learning limpos. Permita que as etapas do seu pipeline tenham espaços de hiperparâmetros. Projete etapas em seu pipeline como componentes. Compatível com Scikit-Learn, TensorFlow e a maioria das outras bibliotecas, frameworks e ambientes MLOps.

Biblioteca Python para análise de faces usando PyTorch

Extração de eventos baseada em documentos de julgamento legal e suas aplicações, incluindo segmentação de dados, marcação de classe gramatical, reconhecimento de entidade nomeada, extração de elementos de eventos e previsão de resultados de julgamento, entre outros

Detectores, rastreadores e SAM de Visão Computacional fáceis e modulares - Execute YOLOv9, v8, v7, v6, v5, R, X em menos de 10 linhas de código.

Este repositório fornece uma lista abrangente de conjuntos de dados de satélite de radar e ópticos selecionados para detecção, classificação, segmentação semântica e segmentação de instâncias de navios. Esses conjuntos de dados são ideais para aplicações em visão computacional, aprendizado de máquina, sensoriamento remoto e análise marítima.

Biblioteca de deep learning TinyML, compilador e framework de inferência independentes de fornecedor para microcomputadores e microcontroladores.

Um subconjunto de módulos de redes neurais do PyTorch, escrito em Python usando o Triton da OpenAI.

Respostas dos exercícios de "Mergulho Profundo no aprendizado profundo" (Dive into Deep Learning), link para leitura online abaixo:

Livros e outros recursos

Uma implementação do modelo BERT e suas tarefas downstream relacionadas com base no framework PyTorch. @跟我学机器学习

Anotações do curso "Machine Learning 2021 Spring" do Professor Hung-yi Lee da Universidade Nacional de Taiwan (NTU)

🎉 PILOT: Uma caixa de ferramentas de aprendizado contínuo baseada em modelo pré-treinado

Repositório do artigo "A Systematic Evaluation of Deep Anomaly Detection Methods for Time Series".

Pesquisa semântica off-line de Texto para Imagem e Imagem para Imagem no Android, impulsionada pelo modelo CLIP pré-treinado de visão e linguagem de última geração quantizado e pelo motor de inferência ONNX Runtime

Processamento de Sinal de Imagem por IA e Fotografia Computacional. Biblioteca oficial para os desafios NTIRE (CVPR) e AIM (ICCV/ECCV). Você encontrará ISPs aprendidos, restauração-upsampling-reconstrução de RAW, aprimoramento de imagem, renderização de Bokeh e muito mais!

Este projeto visa fornecer um manual de aprendizado e entrevista totalmente em chinês e orientado à prática para engenheiros de algoritmos dedicados a entrar no campo de VLA (Visão-Linguagem-Ação). Diferente dos guias de entrevista gerais de CV/NLP, este projeto foca nos desafios específicos da Robótica.

Deep Learning Simplified é um repositório de código aberto que contém projetos de deep learning do nível iniciante ao avançado para contribuidores que desejam iniciar sua jornada em Deep Learning. URL do Devfolio: https://devfolio.co/projects/deep-learning-simplified-f013