deep-learning

Ngăn xếp trình biên dịch học sâu mở cho các bộ tăng tốc Kendryte AI ✨

API SemanticKITTI để trực quan hóa tập dữ liệu, xử lý dữ liệu và đánh giá kết quả.

Mô hình OCR LaTeX SOTA tối giản với chỉ 20 triệu tham số, chạy trên trình duyệt. Cung cấp quy trình huấn luyện đầy đủ để tự tái tạo.

Bộ token hóa nhạc MIDI / ký hiệu cho các mô hình Deep Learning 🎶

tfts: Các mô hình học sâu chuỗi thời gian trong TensorFlow

Các công trình tuyệt vời về ước lượng tư thế 6 DoF của đối tượng

Kho lưu trữ phát hiện thay đổi được xây dựng dựa trên các nền tảng vững chắc

Danh sách tổng hợp các tài nguyên tuyệt vời liên quan đến công cụ trí tuệ nhân tạo

MONAI Label là một công cụ gán nhãn hình ảnh và học máy thông minh mã nguồn mở.

[CVPR 2020] CascadePSP: Hướng tới phân đoạn độc lập lớp và độ phân giải rất cao thông qua tinh chỉnh toàn cục và cục bộ

DiffWave là một bộ tổng hợp dạng sóng và bộ tạo giọng nói neural nhanh chóng, chất lượng cao.

Ngăn xếp L2 ADAS miễn phí và hoàn toàn mã nguồn mở được vận hành bởi công nghệ AI End-to-End

Bagua giúp tăng tốc PyTorch

Dự án này nhằm phát hiện video deepfake bằng các kỹ thuật học sâu như ResNeXt và LSTM. Chúng tôi đạt được khả năng phát hiện deepfake thông qua học chuyển đổi (transfer learning), trong đó ResNeXt CNN được huấn luyện trước dùng để trích xuất vector đặc trưng, sau đó lớp LSTM được huấn luyện dựa trên các đặc trưng này. Để biết thêm chi tiết, vui lòng xem tài liệu.

Thư viện PyTorch dành cho tính toán đồ thị và siêu đồ thị.

Các mô hình BERT đã được huấn luyện trước bằng tiếng Bồ Đào Nha

TinyNeuralNetwork là một framework nén mô hình deep learning hiệu quả và dễ sử dụng.

Hướng dẫn và mã nguồn mở để làm chủ deep learning và triển khai deep learning vào môi trường thực tế bằng PyTorch, Python, Apptainer và nhiều công cụ khác

『ゼロから作る Deep Learning ❸』(O'Reilly Japan, 2020)

[CVPR 2024] Alpha-CLIP: Mô hình CLIP tập trung vào bất kỳ vị trí nào bạn muốn

Khung làm việc hình ảnh y tế cho Pytorch

Triển khai nhận dạng giọng nói tiếng Trung đầu cuối dựa trên PaddlePaddle, từ cơ bản đến thực tế, với các ví dụ nhập môn đơn giản và dự án doanh nghiệp thiết thực. Hỗ trợ các mô hình phổ biến hiện nay như DeepSpeech2, Conformer và Squeezeformer.

Công cụ theo phong cách Python để điều phối các quy trình làm việc về học máy/hiệu năng cao/điện toán lượng tử trong các môi trường tính toán không đồng nhất.

Các dự án AI

Một khung thị giác máy tính bất khả tri - Có thể cắm vào bất kỳ thư viện huấn luyện nào: Fastai, Pytorch-Lightning và nhiều thư viện khác trong tương lai

Điều hướng thị giác và ngôn ngữ trong môi trường liên tục sử dụng Habitat.

Một bản triển khai GPipe trong PyTorch

Triển khai PyTorch chính thức cho "Camera Distance-aware Top-down Approach for 3D Multi-person Pose Estimation from a Single RGB Image", ICCV 2019

Triển khai MeshGPT, công nghệ tạo lưới SOTA sử dụng Attention, trong Pytorch

Kho lưu trữ GitHub chứa các hướng dẫn tinh chỉnh (fine-tune) mô hình transformers cho nhiều tác vụ NLP khác nhau