pytorch-implementation

Dịch truyện tranh/hình ảnh, dịch văn bản trong mọi loại hình ảnh chỉ với một cú nhấp chuột https://cotrans.touhou.ai/ (không còn hoạt động)

Tài nguyên học tập về Machine learning & Deep Learning

Bộ sưu tập Variational Autoencoder (VAE) trong PyTorch.

Hướng dẫn triển khai một số mô hình chuỗi sang chuỗi (seq2seq) bằng PyTorch và TorchText.

🧠💬 Các bài viết tôi đã viết về học máy, được lưu trữ từ MachineCurve.com.

🔎 🖼️ 🔥 PyTorch Toolbox đánh giá chất lượng hình ảnh, bao gồm PSNR, SSIM, LPIPS, FID, NIQE, NRQM(Ma), MUSIQ, TOPIQ, NIMA, DBCNN, BRISQUE, PI và nhiều hơn nữa...

Bản triển khai PyTorch của SimCLR: Một framework đơn giản cho Contrastive Learning của các biểu diễn thị giác

Kho lưu trữ này là bản triển khai chính thức của Disentangling Writer and Character Styles for Handwriting Generation (CVPR 2023)

Medical Detection Toolkit chứa các triển khai 2D + 3D của các trình phát hiện đối tượng phổ biến như Mask R-CNN, Retina Net, Retina U-Net, cùng với một framework huấn luyện và suy luận tập trung vào việc xử lý hình ảnh y tế.

NeRFs không giới hạn / quy mô lớn hiện đại, đơn giản và nhanh chóng.

[ACL 2024] Mã nguồn PyTorch chính thức để trích xuất đặc trưng và huấn luyện mô hình hạ nguồn với emotion2vec: Tiền huấn luyện tự giám sát cho biểu đạt cảm xúc giọng nói

LibCity: Thư viện mở dành cho khai thác dữ liệu không gian-thời gian đô thị

Stable Diffusion được triển khai hoàn toàn từ đầu bằng PyTorch

Một thư viện học máy với API TypeScript và backend Rust. Tương thích CUDA và WebGPU. Được xây dựng để hiểu rõ cách hoạt động bên trong của các mô hình và framework ML.

Triển khai từ đầu mô hình ngôn ngữ sparse mixture of experts, lấy cảm hứng từ makemore của Andrej Karpathy :)

Triển khai chính thức cho "Generating Diverse and Natural 3D Human Motions from Texts (CVPR2022)."

Triển khai Physics-informed Neural Networks bằng PyTorch

Điểm chuẩn cho học máy liên kết (federated learning). Dành riêng cho cộng đồng. 🤗

Triển khai chính thức bằng Pytorch của 6DRepNet: Biểu diễn xoay 6D cho ước tính tư thế đầu không bị ràng buộc.

nnDetection là một framework tự cấu hình cho việc phát hiện đối tượng y tế 3D (thể tích), có thể áp dụng cho các tập dữ liệu mới mà không cần can thiệp thủ công. Nó bao gồm hướng dẫn cho 12 tập dữ liệu được sử dụng để phát triển và đánh giá hiệu suất của phương pháp đề xuất.

Xây dựng các mô hình AI hiệu năng cao với các khối xây dựng dạng mô-đun

Mã nguồn chính thức cho bài báo ECCV 2024 — One-Shot Diffusion Mimicker để tạo văn bản viết tay

Triển khai Pytorch cho các cơ chế Attention, Vision Transformers, các mô hình kiểu MLP và CNN phổ biến.

Triển khai PyTorch chính thức của L2CS-Net để ước tính và theo dõi ánh nhìn

Mô hình nhận dạng thực thể có tên (NER) cho tiếng Hàn dựa trên KoBERT và CRF