feature-extraction

Trích xuất tự động các đặc trưng liên quan từ chuỗi thời gian:

Tôi tin rằng bạn, những học viên cao học và những người đang tìm việc - đối tượng chính mà cuốn sách này hướng tới - sẽ nhận được nhiều lợi ích khi đọc nó; tuy nhiên, tôi cũng hy vọng rằng ngay cả những nhà nghiên cứu giàu kinh nghiệm nhất cũng sẽ thấy nó vô cùng thú vị.

Thư viện nhận diện khuôn mặt hiệu năng cao trên PaddlePaddle & PyTorch

Towhee là một framework chuyên dụng giúp các đường ống xử lý dữ liệu thần kinh trở nên đơn giản và nhanh chóng.

Một framework cấu trúc video đa nền tảng (phân tích video) dựa trên các mô hình CV & mLLM.

Dịch vụ xếp hạng cá nhân hóa Machine Learning mã nguồn thấp cho bài viết, danh sách, kết quả tìm kiếm, khuyến nghị giúp thúc đẩy sự tương tác của người dùng. Một công cụ Learn-to-Rank thân thiện

Thư viện Python mã nguồn mở cho kỹ thuật và lựa chọn đặc trưng, tương thích với sklearn.

Cổ phiếu học sâu và học máy đại diện cho các cơ hội đầy hứa hẹn cho cả nhà đầu tư và nhà giao dịch dài hạn lẫn ngắn hạn.

OpenMLDB là cơ sở dữ liệu học máy mã nguồn mở cung cấp nền tảng tính năng giúp đồng bộ hóa các đặc trưng cho quá trình huấn luyện và suy luận.

Trích xuất đặc trưng âm thanh cho JavaScript.

Gói python mã nguồn mở để trích xuất các đặc trưng Radiomics từ hình ảnh 2D và 3D cùng mặt nạ nhị phân. Hỗ trợ: https://discourse.slicer.org/c/community/radiomics

Thư viện trực quan để trích xuất đặc trưng từ chuỗi thời gian.

Một trình bao bọc Python cho Kaldi

:speech_balloon: SpeechPy - Thư viện xử lý và nhận dạng giọng nói: http://speechpy.readthedocs.io/en/latest/

Phân tích chuỗi thời gian có tính so sánh cao

Công cụ trích xuất đặc trưng đa phương tiện quy mô lớn mã nguồn mở của Munich.

Kỹ thuật đặc trưng (Feature engineering) là quá trình sử dụng kiến thức chuyên môn để trích xuất các đặc trưng từ dữ liệu thô thông qua các kỹ thuật khai thác dữ liệu. Những đặc trưng này có thể được sử dụng để cải thiện hiệu suất của các thuật toán học máy. Kỹ thuật đặc trưng có thể được coi là chính việc học máy ứng dụng.

Ứng dụng nhận diện khuôn mặt; Phát hiện khuôn mặt sống; Phát hiện khuôn mặt; Căn chỉnh khuôn mặt; Nhận dạng, xác minh và so sánh khuôn mặt; Khớp khuôn mặt; Theo dõi khuôn mặt; Biểu cảm khuôn mặt và chống giả mạo khuôn mặt; Thuộc tính và độ tuổi khuôn mặt; Chuyển đổi khuôn mặt; Chống giả mạo khuôn mặt; Truy xuất khuôn mặt; nhận diện khuôn mặt

KISS-Matcher: Đăng ký nhanh, mạnh mẽ và có khả năng mở rộng + các ví dụ về ROS2 SLAM

Fully Convolutional Geometric Features: Các tính năng 3D nhanh và chính xác cho việc đăng ký và đối chiếu.

Sử dụng các chiến lược kỹ thuật đặc trưng nâng cao và chọn các đặc trưng tốt nhất từ tập dữ liệu của bạn chỉ với một dòng mã. Được tạo bởi Ram Seshadri. Chào đón cộng tác viên.

Trích xuất đặc trưng video từ video thô bằng nhiều GPU. Hỗ trợ các khung hình luồng RAFT cũng như các mô hình S3D, I3D, R(2+1)D, VGGish, CLIP và TIMM.

Kho lưu trữ tập dữ liệu Ego4d. Tải xuống tập dữ liệu, trực quan hóa, trích xuất đặc trưng và ví dụ sử dụng tập dữ liệu.

Xử lý hình ảnh y tế bằng Python

ACG2vec (Anime Comics Games to vector) cam kết tạo ra một sân chơi kết hợp giữa ACG và Deep learning. (Truy xuất ngữ nghĩa văn bản, tìm kiếm bằng hình ảnh, tìm kiếm ngữ nghĩa, siêu phân giải hình ảnh, hệ thống gợi ý)

Thư viện Machine Learning cho web và Node.

PopSift is an implementation of the SIFT algorithm in CUDA.