deep-learning

Các triển khai, mã tiền huấn luyện và tập dữ liệu cho các mô hình chuỗi thời gian lớn.

Mã nguồn chính thức của PatchmatchNet (CVPR 2021 Oral)

PraNet: Mạng chú ý ngược song song cho phân đoạn polyp, MICCAI 2020 (Oral). Mã nguồn sử dụng khung Jittor đã có sẵn.

Crater là nền tảng huấn luyện và suy luận AI dựa trên đám mây.

Bộ sưu tập các mô hình phát hiện tin giả dựa trên GNN.

Các giải pháp cho dự án DataCamp

Bộ công cụ bệnh học tính toán được phát triển bởi TIA Centre, Đại học Warwick.

Giao diện thống nhất cho các thuật toán tối ưu hóa và thử nghiệm.

Xấp xỉ Laplace cho Deep Learning.

Danh sách tổng hợp các tài nguyên trí tuệ nhân tạo (Khóa học, Công cụ, Ứng dụng, Dự án mã nguồn mở)

Albumentations thế hệ tiếp theo: cấp phép kép cho mục đích sử dụng mã nguồn mở và thương mại.

Triển khai vits2-TTS không chính thức bằng PyTorch.

Hướng dẫn toàn diện về Deep Learning: Từ cơ bản đến nâng cao.

Khớp đa góc nhìn với deep learning và các đặc trưng cục bộ thủ công cho COLMAP và các phần mềm SfM khác. Hỗ trợ các định dạng độ phân giải cao và hình ảnh có xoay. Hỗ trợ cả CLI và GUI.

Thư viện Equivariant Steerable CNNs cho Pytorch https://quva-lab.github.io/escnn/

Kho lưu trữ này chứa danh sách các bài báo về Phân đoạn chuỗi thời gian. Kho lưu trữ này vẫn đang được cải thiện liên tục.

Happy Transformer giúp việc tinh chỉnh và thực hiện suy luận với các mô hình NLP Transformer trở nên dễ dàng.

Bộ dữ liệu ô tô đa phương thức quy mô lớn với các mô phỏng động lực học chất lưu tính toán và các benchmark học sâu.

Tài nguyên về học máy liên kết (federated learning) và quyền riêng tư trong học máy.

Triển khai Classifier Free Guidance trong Pytorch, tập trung vào điều kiện văn bản và linh hoạt để bao gồm nhiều mô hình nhúng văn bản

Supervisely SDK cho Python - cách thuận tiện để tự động hóa, tùy chỉnh và mở rộng nền tảng Supervisely cho các tác vụ thị giác máy tính.

Hướng dẫn thực tế về toán học được sử dụng trong Trí tuệ nhân tạo

Brainchop: Kết xuất và phân đoạn MRI 3D trên trình duyệt

Triển khai không chính thức của iTransformer - Dự báo chuỗi thời gian SOTA sử dụng mạng Attention, từ Tsinghua / Ant Group.

Xây dựng chatbot hoặc bot hỏi đáp dựa trên nội dung trang web của bạn.

dddmr_navigation là giải pháp điều hướng 3D cho robot di động, bao gồm lập bản đồ, định vị, nhận thức, lập kế hoạch đường đi, bộ điều khiển và ngăn xếp điều hướng

Tổng hợp các tài nguyên hữu ích về tổng quát hóa miền (domain generalization), bao gồm bài báo, mã nguồn, v.v.

Mô hình cơ thể ruồi giấm MuJoCo và các tác vụ học tăng cường (RL) về vận động.

Triển khai PyTorch cho Perceiver, Perceiver IO và Perceiver AR, bao gồm các script PyTorch Lightning để huấn luyện phân tán.

Kho lưu trữ này dành cho tất cả những người đam mê AI, những người thực sự yêu thích đọc sách và học hỏi.