deep-learning

Bộ công cụ cho tập dữ liệu Trash Annotations in Context

Thư viện Python hỗ trợ mô hình hóa Bayes hiệu quả với deep learning.

Dịch vụ phục vụ mô hình học máy tổng quát và dễ sử dụng.

Học sâu cho nhận dạng lại người: Khảo sát và triển vọng

Bộ sưu tập các phương pháp, mã nguồn và tập dữ liệu RGB-T-Fusion dựa trên deep learning. Các hướng chính bao gồm: Phát hiện người đi bộ đa phổ, Phát hiện vật thể trên không RGB-T, Phân đoạn ngữ nghĩa RGB-T, Đếm đám đông RGB-T, và Theo dõi hợp nhất RGB-T.

Tổng hợp các ví dụ thực tế nổi bật về các dự án học máy thất bại

Sách về học sâu cho phân tử và vật liệu

Học đặc trưng kết hợp phát hiện và nhận dạng cho tìm kiếm người.

Khung học sâu (Deep Learning) gốc cho Kubernetes

Triển khai ANPR / ALPR nhanh nhất thế giới cho CPU, GPU, VPU và NPU sử dụng deep learning (Tensorflow, Tensorflow lite, TensorRT, OpenVX, OpenVINO). Hỗ trợ đa bộ ký tự (Latin, Hàn, Trung), đa hệ điều hành (Jetson, Android, Raspberry Pi, Linux, Windows) và đa kiến trúc (ARM, x86).

Danh sách sách của tôi

[ECCV 2024] InstructIR: Khôi phục hình ảnh chất lượng cao theo hướng dẫn của con người https://huggingface.co/spaces/marcosv/InstructIR

NeuPy là thư viện Python dựa trên Tensorflow để tạo mẫu và xây dựng mạng thần kinh.

Ví dụ về dự báo chuỗi thời gian đa biến bằng mạng thần kinh tái phát LSTM trong Python với Keras.

Triển khai CUDA nhanh cho soft dynamic time warping (có thể vi phân) dành cho PyTorch.

🐸 Bộ sưu tập các bài báo về TTS

Định dạng tệp mới và có khả năng mở rộng để lưu trữ các tập dữ liệu dạng cột lớn.

Danh sách tổng hợp các bài báo, luận văn, tập dữ liệu và công cụ liên quan đến việc ứng dụng Machine Learning trong Kỹ thuật phần mềm

Mã nguồn PyTorch mã nguồn mở để đếm đám đông.

Danh sách tuyển chọn (mới nhất) các tài nguyên về Học tập với Nhãn nhiễu (Learning with Noisy Labels)

Bộ công cụ mô-đun, mở và không độc quyền cho các chức năng robot cốt lõi bằng cách khai thác học sâu

Deep Learning thanh lịch và hiệu năng cao

Khung nhận dạng giọng nói tự động (ASR) dựa trên PyTorch, hỗ trợ cả chế độ trực tuyến và ngoại tuyến, các mô hình Conformer, Squeezeformer, DeepSpeech2 và nhiều phương pháp tăng cường dữ liệu

Triển khai đơn giản mô hình OpenAI CLIP trong PyTorch.

Các Colab Notebook bao gồm các công cụ học sâu để dự đoán và thiết kế cấu trúc phân tử sinh học

Trang web tổng hợp tài nguyên AI toàn diện: thu thập các tài nguyên chất lượng, ghi lại các chiến lược giải quyết vấn đề kỹ thuật, chia sẻ các trường hợp thực tế, theo dõi sự phát triển công nghệ tiên tiến, bao gồm kiến thức AI toàn diện từ mô hình lớn, lập trình, học máy, học sâu, học tăng cường, mạng thần kinh đồ thị, nhận dạng giọng nói, NLP đến nhận dạng hình ảnh.

Danh sách các dự án hướng dẫn về khoa học dữ liệu và AI để bắt đầu xây dựng hồ sơ năng lực của bạn

Danh sách tổng hợp các trường hè về Trí tuệ nhân tạo, Học máy và Chăm sóc sức khỏe

Mã nguồn cho bài báo "Tối ưu hóa giảm tải tính toán cho điện toán biên di động hỗ trợ UAV: Phương pháp Deep Deterministic Policy Gradient".