🔗 A Unified Objective for Novel Class Discovery
Github: https://github.com/DonkeyShot21/UNO
Paper: https://arxiv.org/abs/2108.08536v2
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/cifar-100
👉 @bigdata_1
Github: https://github.com/DonkeyShot21/UNO
Paper: https://arxiv.org/abs/2108.08536v2
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/cifar-100
👉 @bigdata_1
AutoGL: A Library for Automated Graph Learning
Github: https://github.com/THUMNLab/AutoGL
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.04987v1
👉 @bigdata_1
Github: https://github.com/THUMNLab/AutoGL
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.04987v1
👉 @bigdata_1
🕸 Bag of Tricks for Training Deeper Graph Neural Networks: A Comprehensive Benchmark Study
Github: https://github.com/VITA-Group/Deep_GCN_Benchmarking
Paper: https://arxiv.org/abs/2108.10521v1
👉 @bigdata_1
Github: https://github.com/VITA-Group/Deep_GCN_Benchmarking
Paper: https://arxiv.org/abs/2108.10521v1
👉 @bigdata_1
👍1
Compact Transformers
Github: https://github.com/SHI-Labs/Compact-Transformers
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.05704
👉 @bigdata_1
Github: https://github.com/SHI-Labs/Compact-Transformers
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.05704
👉 @bigdata_1
💡Volunteer computing: статья про коллаборативное обучение нейросети
Если вы хотите создавать большие модели, не имея суперкомпьютер за спиной, то вам понадобится технология, способная разделить вычисления между теми, кто готов предоставить вам мощности. В этом поможет технология DeDLOC, разработанная в Yandex Research, Hugging Face и University of Toronto.
Хабр: https://habr.com/ru/company/yandex/blog/574466/
👉 @bigdata_1
Если вы хотите создавать большие модели, не имея суперкомпьютер за спиной, то вам понадобится технология, способная разделить вычисления между теми, кто готов предоставить вам мощности. В этом поможет технология DeDLOC, разработанная в Yandex Research, Hugging Face и University of Toronto.
Хабр: https://habr.com/ru/company/yandex/blog/574466/
👉 @bigdata_1
👍1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Shape and Material Capture at Home, CVPR 2021
Github: https://github.com/dlichy/ShapeAndMaterial
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.06397v1
👉 @bigdata_1
Github: https://github.com/dlichy/ShapeAndMaterial
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.06397v1
👉 @bigdata_1
👍2
How To Code RNN And LSTM Neural Networks In Python
https://www.nbshare.io/notebook/249468051/How-To-Code-RNN-and-LSTM-Neural-Networks-in-Python/
👉 @bigdata_1
https://www.nbshare.io/notebook/249468051/How-To-Code-RNN-and-LSTM-Neural-Networks-in-Python/
👉 @bigdata_1
🧍 Fast and Flexible Human Pose Estimation with HyperPose
Github: https://github.com/tensorlayer/hyperpose
Paper: https://arxiv.org/abs/2108.11826v1
Docs: https://hyperpose.readthedocs.io/en/latest/markdown/quick_start/prediction.html#table-of-flags-for-hyperpose-cli
👉 @bigdata_1
Github: https://github.com/tensorlayer/hyperpose
Paper: https://arxiv.org/abs/2108.11826v1
Docs: https://hyperpose.readthedocs.io/en/latest/markdown/quick_start/prediction.html#table-of-flags-for-hyperpose-cli
👉 @bigdata_1
👍1
💬 Train Short, Test Long: Attention with Linear Biases Enables Input Length Extrapolation
Github: https://github.com/ofirpress/attention_with_linear_biases
Paper: https://ofir.io/train_short_test_long.pdf
Fairseq: https://github.com/pytorch/fairseq
👉 @bigdata_1
Github: https://github.com/ofirpress/attention_with_linear_biases
Paper: https://ofir.io/train_short_test_long.pdf
Fairseq: https://github.com/pytorch/fairseq
👉 @bigdata_1
Generating Cats with StyleGAN on AWS SageMaker
https://devopstar.com/2019/02/25/generating-cats-with-stylegan-on-aws-sagemaker
Code: https://github.com/t04glovern/stylegan
👉 @bigdata_1
https://devopstar.com/2019/02/25/generating-cats-with-stylegan-on-aws-sagemaker
Code: https://github.com/t04glovern/stylegan
👉 @bigdata_1
👍1
ShapeConv: Shape-aware Convolutional Layer for Indoor RGB-D Semantic Segmentation
Github: https://github.com/hanchaoleng/shapeconv
Paper: https://arxiv.org/abs/2108.10528v1
👉 @bigdata_1
Github: https://github.com/hanchaoleng/shapeconv
Paper: https://arxiv.org/abs/2108.10528v1
👉 @bigdata_1
👍1
AI predicts effective drug combinations to fight complex diseases faster
https://ai.facebook.com/blog/ai-predicts-effective-drug-combinations-to-fight-complex-diseases-faster/
Github: https://github.com/facebookresearch/CPA
Paper: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2021.04.14.439903v1
👉 @bigdata_1
https://ai.facebook.com/blog/ai-predicts-effective-drug-combinations-to-fight-complex-diseases-faster/
Github: https://github.com/facebookresearch/CPA
Paper: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2021.04.14.439903v1
👉 @bigdata_1
📶 ISNet: Integrate Image-Level and Semantic-Level Context for Semantic Segmentation
Github: https://github.com/segmentationblwx/sssegmentation
Paper: https://arxiv.org/abs/2108.12382v1
Dataset: https://cs.stanford.edu/~roozbeh/pascal-context/
👉 @bigdata_1
Github: https://github.com/segmentationblwx/sssegmentation
Paper: https://arxiv.org/abs/2108.12382v1
Dataset: https://cs.stanford.edu/~roozbeh/pascal-context/
👉 @bigdata_1
Essential Math for Data Science: Linear Transformation with Matrices
https://hadrienj.github.io/posts/Essential-Math-for-Data-Science-linear_transformations/
👉 @bigdata_1
https://hadrienj.github.io/posts/Essential-Math-for-Data-Science-linear_transformations/
👉 @bigdata_1
👍1
🔎 Efficient Person Search: An Anchor-Free Approach.
Github: https://github.com/daodaofr/AlignPS
Paper: https://arxiv.org/abs/2109.00211v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/cuhk-sysu
👉 @bigdata_1
Github: https://github.com/daodaofr/AlignPS
Paper: https://arxiv.org/abs/2109.00211v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/cuhk-sysu
👉 @bigdata_1
👍1
🐙 OCTIS : Optimizing and Comparing Topic Models is Simple!
Github: https://github.com/mind-Lab/octis
Paper: https://www.aclweb.org/anthology/2021.eacl-demos.31/
👉 @bigdata_1
Github: https://github.com/mind-Lab/octis
Paper: https://www.aclweb.org/anthology/2021.eacl-demos.31/
👉 @bigdata_1
ℹ️ LIGAR: Lightweight General-purpose Action Recognition
Github: https://github.com/openvinotoolkit/training_extensions
Paper: https://arxiv.org/abs/2108.13153v1
Models: https://github.com/openvinotoolkit/training_extensions/tree/develop/misc
👉 @bigdata_1
Github: https://github.com/openvinotoolkit/training_extensions
Paper: https://arxiv.org/abs/2108.13153v1
Models: https://github.com/openvinotoolkit/training_extensions/tree/develop/misc
👉 @bigdata_1
DomainBed is a PyTorch suite containing benchmark datasets and algorithms for domain generalization
Github: https://github.com/facebookresearch/DomainBed
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.09937v1
👉 @bigdata_1
Github: https://github.com/facebookresearch/DomainBed
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.09937v1
👉 @bigdata_1
👍1
📁 Open-sourcing Common Objects in 3D, a large-scale data set for 3D reconstruction
Github: https://github.com/facebookresearch/co3d
Paper: https://arxiv.org/abs/2109.00512
Facebook blog: https://github.com/openvinotoolkit/training_extensions/tree/develop/misc
Dataset: https://ai.facebook.com/datasets/co3d-downloads/
👉 @bigdata_1
Github: https://github.com/facebookresearch/co3d
Paper: https://arxiv.org/abs/2109.00512
Facebook blog: https://github.com/openvinotoolkit/training_extensions/tree/develop/misc
Dataset: https://ai.facebook.com/datasets/co3d-downloads/
👉 @bigdata_1
🚨LAST CALL на онлайн-хакатон Avanpost Challenge🚨
Мы перенесли дедлайн регистрации, чтобы все желающие успели принять участие! Регистрируйся на хакатон до 30 ноября 23:59 по ссылке!
Кейсы на выбор:
🔸 Автоматизация дообучения нейронной сети (ML/AI)
🔸 Распознавание отпечатков пальцев (Go)
Даты хакатона:
2 – 4 декабря 2022 года
На хакатоне тебя ждет:
🔹 Призовой фонд – 300.000 рублей
🔹 Шанс получить оффер
🔹 48 часов драйва в команде
🔹 Менторская поддержка и мастер-классы
🔹 Подарки и мерч
Challenge accepted!
#хакатон
Мы перенесли дедлайн регистрации, чтобы все желающие успели принять участие! Регистрируйся на хакатон до 30 ноября 23:59 по ссылке!
Кейсы на выбор:
🔸 Автоматизация дообучения нейронной сети (ML/AI)
🔸 Распознавание отпечатков пальцев (Go)
Даты хакатона:
2 – 4 декабря 2022 года
На хакатоне тебя ждет:
🔹 Призовой фонд – 300.000 рублей
🔹 Шанс получить оффер
🔹 48 часов драйва в команде
🔹 Менторская поддержка и мастер-классы
🔹 Подарки и мерч
Challenge accepted!
#хакатон
❤1
DANNet: A One-Stage Domain Adaptation Network for Unsupervised Nighttime Semantic Segmentation
Github: https://github.com/W-zx-Y/DANNet
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.10834
👉 @bigdata_1
Github: https://github.com/W-zx-Y/DANNet
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.10834
👉 @bigdata_1
👍1