segmentation

Học sâu cho xử lý ảnh bao gồm phân loại và phát hiện đối tượng, v.v.

Các mô hình phân đoạn ngữ nghĩa với hơn 500 mạng nền tảng (backbone) dựa trên CNN và transformer đã được huấn luyện sẵn.

Các hướng dẫn, bài tập và cuộc thi cho các khóa học liên quan đến Deep Learning của MIT.

Hướng dẫn Hello AI World về cách triển khai mạng suy luận học sâu và các nguyên thủy thị giác sâu với TensorRT và NVIDIA Jetson.

BoxMOT: Các mô-đun theo dõi đa đối tượng SOTA bằng Python và C++ có thể cắm vào, hỗ trợ hộp bao quanh định hướng và song song với trục

Triển khai bằng PyTorch các kỹ thuật trực quan hóa mạng neural tích chập

Công cụ phát triển tất cả trong một dựa trên PaddlePaddle

unet cho phân đoạn hình ảnh

PointNet và PointNet++ được triển khai bằng pytorch (python thuần) trên ModelNet, ShapeNet và S3DIS.

Các mô hình phân đoạn với backbone được huấn luyện trước. Hỗ trợ Keras và TensorFlow Keras.

Segment Anything chất lượng cao [NeurIPS 2023]

Một gói Python để phân đoạn dữ liệu không gian địa lý bằng Segment Anything Model (SAM)

Một quy trình thủ tục Blender để tạo ảnh huấn luyện chân thực như ảnh chụp

Khóa học nhập môn, nâng cao, chuyên sâu về học sâu, các trường hợp nghiên cứu học thuật, thực tiễn công nghiệp, bách khoa toàn thư kiến thức học sâu và ngân hàng câu hỏi phỏng vấn.

Các mô hình nền tảng thị giác hiệu quả dành cho việc tạo và nhận diện độ phân giải cao

GeoAI: Trí tuệ nhân tạo cho dữ liệu không gian địa lý

Môi trường thử nghiệm để huấn luyện các mạng học sâu

Các tài liệu nghiên cứu và tập dữ liệu về Point Cloud.

Ứng dụng/tiện ích mở rộng trình duyệt dịch truyện tranh và manga AI để tự động dịch truyện tranh, manga, manhwa, BD, fumetti và nhiều định dạng khác sang nhiều ngôn ngữ (Hình ảnh, PDF, EPUB, CBR, CBZ v.v.).

Framework Pytorch để học sâu trên đám mây điểm (point clouds).

[Giải thưởng Bài báo xuất sắc nhất IEEE TMI] Triển khai chính thức cho UNet++

Trang dự án cho "LISA: Phân đoạn suy luận thông qua mô hình ngôn ngữ lớn"

Phần mềm mã nguồn mở, miễn phí, đa nền tảng dành cho trực quan hóa và tính toán hình ảnh.

Bộ sưu tập các tài liệu, tập dữ liệu, mã nguồn và các tài nguyên khác cho việc phát hiện và theo dõi đối tượng sử dụng deep learning

Thuật toán tổng quát cho phân đoạn tế bào với khả năng tương tác có sự tham gia của con người (human-in-the-loop)

detrex là nền tảng nghiên cứu dành cho phát hiện đối tượng, phân đoạn, ước lượng tư thế dựa trên DETR và các tác vụ nhận diện thị giác khác.

Phân tách từ không giám sát cho Neural Machine Translation và tạo văn bản

Bộ sưu tập các bài báo về mô hình khuếch tán được phân loại theo các tiểu vùng của chúng.

Mô hình khuếch tán trong chẩn đoán hình ảnh y tế (Được xuất bản trên tạp chí Medical Image Analysis)