Librerie scritte in Jupyter Notebook
examples
📝 Esempi di tracciamento degli esperimenti, registro dei modelli, controllo delle versioni dei dati e monitoraggio dell'addestramento dei modelli di machine learning live in neptune.ai (di neptune-ai).
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- MIT
Arabic-Handwritten-Images-Recognition
Un modello di deep learning per classificare facilmente le lettere e le cifre arabe..
- 48
- MIT
dsse
Una specifica per i metodi e i formati di firma utilizzati dai progetti di Secure Systems Lab.
- 47
- Apache License 2.0
eigenlearning
base di codice per "A Theory of the Inductive Bias and Generalization of Kernel Regression and Wide Neural Networks".
- 47
Traffic-Sign-Recognition-with-Deep-Learning-CNN
Riconoscimento dei segnali stradali con Deep Learning CNN.
- 47
- Apache License 2.0
StableDiffusionUI_SageMakerSL
Notebook per l'esecuzione del webui di diffusione stabile di Automatic1111 su SageMaker Studio Lab.
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strv-ml-mask2face
Rimuovi virtualmente una maschera facciale per vedere come appare una persona sotto.
- 45
- MIT
Webcam_QR_Detector
Utilizzo della webcam per leggere codici a barre unidimensionali e codici QR da Python 2 e 3.
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Real-time-Object-Detection-for-Autonomous-Driving-using-Deep-Learning
Il mio progetto Computer Vision dal mio Computer Vision Course (autunno 2020) presso la Goethe University di Francoforte, Germania. Confronto delle prestazioni tra gli algoritmi di rilevamento degli oggetti all'avanguardia YOLO e Faster R-CNN basati sul set di dati Berkeley DeepDrive (BDD100K).
- 44
- MIT
vision-transformer-from-scratch
Un'implementazione PyTorch semplificata di Vision Transformer (ViT).
- 44
- MIT
PAWS-TF
Implementazione minima di PAWS (https://arxiv.org/abs/2104.13963) in TensorFlow..
- 43
- Apache License 2.0
maxio
Demone compagno per il tablet di carta reMarkable™ (di lschwetlick).
- 42
- GNU Lesser General Public License v3.0 only
SSD-Mobilenet-Custom-Object-Detector-Model-using-Tensorflow-2
Questo repository contiene lo script e il processo per creare un modello Mobilenet SSD personalizzato per il rilevamento degli oggetti.
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cs231n
Nota e incarichi per CS231n: reti neurali convoluzionali per il riconoscimento visivo (di mirzaim).
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- MIT
jupyter2kibana
Un flusso di lavoro per i data scientist per portare le visualizzazioni dei notebook Jupyter nei dashboard di Kibana.
- 41
- Apache License 2.0