You Only Look One-level Feature
Github: https://github.com/megvii-model/YOLOF
Object detector without FPN: https://github.com/chensnathan/YOLOF
Paper: https://arxiv.org/abs/2103.09460v1
👉 @bigdata_1
Github: https://github.com/megvii-model/YOLOF
Object detector without FPN: https://github.com/chensnathan/YOLOF
Paper: https://arxiv.org/abs/2103.09460v1
👉 @bigdata_1
👍1
📸 Physics-based Noise Modeling for Extreme Low-light Photography
Github: https://github.com/Vandermode/ELD
Paper: https://arxiv.org/abs/2108.02158v1
Dataset: https://drive.google.com/drive/folders/1CT2Ny9W9ArdSQaHNxC5hGwav9lZHoqJa?usp=sharing
👉 @bigdata_1
Github: https://github.com/Vandermode/ELD
Paper: https://arxiv.org/abs/2108.02158v1
Dataset: https://drive.google.com/drive/folders/1CT2Ny9W9ArdSQaHNxC5hGwav9lZHoqJa?usp=sharing
👉 @bigdata_1
A Gentle Introduction to XGBoost Loss Functions
https://machinelearningmastery.com/xgboost-loss-functions/
👉 @bigdata_1
https://machinelearningmastery.com/xgboost-loss-functions/
👉 @bigdata_1
👍1
Improving Contrastive Learning by Visualizing Feature Transformation
Github: https://github.com/DTennant/CL-Visualizing-Feature-Transformation
Paper: https://arxiv.org/abs/2108.02982
👉 @bigdata_1
Github: https://github.com/DTennant/CL-Visualizing-Feature-Transformation
Paper: https://arxiv.org/abs/2108.02982
👉 @bigdata_1
👍1
Transformer Meets Tracker: Exploiting Temporal Context for Robust Visual Tracking
Github: https://github.com/594422814/TransformerTrack
Paper: https://arxiv.org/abs/2103.11681v1
👉 @bigdata_1
Github: https://github.com/594422814/TransformerTrack
Paper: https://arxiv.org/abs/2103.11681v1
👉 @bigdata_1
👍1
📹 Internal Video Inpainting by Implicit Long-range Propagation
Github: https://github.com/Tengfei-Wang/Implicit-Internal-Video-Inpainting
Paper: https://arxiv.org/abs/2108.01912v1
4k Data: https://github.com/Tengfei-Wang/Annotated-4K-Videos
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/videoremoval4k
👉 @bigdata_1
Github: https://github.com/Tengfei-Wang/Implicit-Internal-Video-Inpainting
Paper: https://arxiv.org/abs/2108.01912v1
4k Data: https://github.com/Tengfei-Wang/Annotated-4K-Videos
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/videoremoval4k
👉 @bigdata_1
👍2
How Do I Import Kaggle Datasets Into Google Colab?
https://soorajsknair.medium.com/how-do-i-import-kaggle-datasets-into-google-colab-c920edcd18fc
👉 @bigdata_1
https://soorajsknair.medium.com/how-do-i-import-kaggle-datasets-into-google-colab-c920edcd18fc
👉 @bigdata_1
👍1
🔍 Contrastive Sensor Fusion
Github: https://github.com/descarteslabs/contrastive_sensor_fusion
Paper: https://arxiv.org/abs/2108.05094v1
👉 @bigdata_1
Github: https://github.com/descarteslabs/contrastive_sensor_fusion
Paper: https://arxiv.org/abs/2108.05094v1
👉 @bigdata_1
Стартует одно из самых крупных в стране соревнований по решению задач в области машинного обучения и AI — AI Journey Contest 2022. Призовой фонд составляет 5.500.000 рублей
💰Победители получат крупные денежные призы. В этом году соревнование проходит при поддержке Института искусственного интеллекта AIRI.
Познакомиться с DS Works, соревновательной платформой Cloud (самый быстрорастущий провайдер России и владелец двух суперкомпьютеров), можно будет на вебинаре 18 октября. Вы узнаете:
✅ Как получить доступ к ресурсам суперкомпьютера для обучения модели (46 место в топе самых мощных суперкомпьютеров мира);
✅ Как зарегистрироваться в DS Works и что обязательно стоит указать в своем профиле;
✅ Как принять участие в соревновании и загрузить свое решение;
✅ По каким критериям оцениваются решения (опыт предыдущих соревнований);
✅ Как выглядят публичная и приватная турнирные таблицы.
Бесплатный вебинар будет полезен всем, кто знаком с AI/ML и хочет попробовать свои силы в борьбе за призы.
Регистрируйтесь тут
💰Победители получат крупные денежные призы. В этом году соревнование проходит при поддержке Института искусственного интеллекта AIRI.
Познакомиться с DS Works, соревновательной платформой Cloud (самый быстрорастущий провайдер России и владелец двух суперкомпьютеров), можно будет на вебинаре 18 октября. Вы узнаете:
✅ Как получить доступ к ресурсам суперкомпьютера для обучения модели (46 место в топе самых мощных суперкомпьютеров мира);
✅ Как зарегистрироваться в DS Works и что обязательно стоит указать в своем профиле;
✅ Как принять участие в соревновании и загрузить свое решение;
✅ По каким критериям оцениваются решения (опыт предыдущих соревнований);
✅ Как выглядят публичная и приватная турнирные таблицы.
Бесплатный вебинар будет полезен всем, кто знаком с AI/ML и хочет попробовать свои силы в борьбе за призы.
Регистрируйтесь тут
👍4🔥1
I'm AI names colors much as humans do
https://ai.facebook.com/blog/ai-names-colors-much-as-humans-do/
Paper: https://www.pnas.org/content/118/12/e2016569118
Code: https://github.com/rahmacha/EGG
👉 @bigdata_1
https://ai.facebook.com/blog/ai-names-colors-much-as-humans-do/
Paper: https://www.pnas.org/content/118/12/e2016569118
Code: https://github.com/rahmacha/EGG
👉 @bigdata_1
👍2
🎨 Paint Transformer: Feed Forward Neural Painting with Stroke Prediction
Github: https://github.com/huage001/painttransformer
Paper: https://arxiv.org/abs/2108.03798
Paddle Implementation: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleGAN
👉 @bigdata_1
Github: https://github.com/huage001/painttransformer
Paper: https://arxiv.org/abs/2108.03798
Paddle Implementation: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleGAN
👉 @bigdata_1
👍4
Tune XGBoost Performance With Learning Curves
https://machinelearningmastery.com/tune-xgboost-performance-with-learning-curves/
👉 @bigdata_1
https://machinelearningmastery.com/tune-xgboost-performance-with-learning-curves/
👉 @bigdata_1
👍1
OTA: Optimal Transport Assignment for Object Detection
Github: https://github.com/Megvii-BaseDetection/OTA
Paper: http://arxiv.org/abs/2103.14259
👉 @bigdata_1
Github: https://github.com/Megvii-BaseDetection/OTA
Paper: http://arxiv.org/abs/2103.14259
👉 @bigdata_1
⚪ SP-GAN: Sphere-Guided 3D Shape Generation and Manipulation (SIGGRAPH 2021)
Github: https://github.com/liruihui/sp-gan
Paper: https://arxiv.org/abs/2108.04476v1
Project: https://liruihui.github.io/publication/SP-GAN/
👉 @bigdata_1
Github: https://github.com/liruihui/sp-gan
Paper: https://arxiv.org/abs/2108.04476v1
Project: https://liruihui.github.io/publication/SP-GAN/
👉 @bigdata_1
Changing the Mind of Transformers for Topically-Controllable Language Generation
Github: https://github.com/iesl/interactive_LM
Paper: https://arxiv.org/abs/2103.15335v1
👉 @bigdata_1
Github: https://github.com/iesl/interactive_LM
Paper: https://arxiv.org/abs/2103.15335v1
👉 @bigdata_1
👍2
ESPnet: end-to-end speech processing toolkit
Github: https://github.com/espnet/espnet
Paper: https://arxiv.org/abs/2107.09011v2
Notebook: https://github.com/espnet/notebook
👉 @bigdata_1
Github: https://github.com/espnet/espnet
Paper: https://arxiv.org/abs/2107.09011v2
Notebook: https://github.com/espnet/notebook
👉 @bigdata_1
Symbolic Music Generation with Diffusion Models
Github: https://github.com/magenta/symbolic-music-diffusion
Paper: https://arxiv.org/abs/2103.16091v1
👉 @bigdata_1
Github: https://github.com/magenta/symbolic-music-diffusion
Paper: https://arxiv.org/abs/2103.16091v1
👉 @bigdata_1
👍1
Multiscale Vision Transformers: A hierarchical architecture for representing image and video information
Facebook blog: https://ai.facebook.com/blog/multiscale-vision-transformers-an-architecture-for-modeling-visual-data/
Code: https://github.com/facebookresearch/SlowFast
Pytorch video: https://github.com/facebookresearch/pytorchvideo
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.11227
👉 @bigdata_1
Facebook blog: https://ai.facebook.com/blog/multiscale-vision-transformers-an-architecture-for-modeling-visual-data/
Code: https://github.com/facebookresearch/SlowFast
Pytorch video: https://github.com/facebookresearch/pytorchvideo
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.11227
👉 @bigdata_1
Forwarded from ITmozg
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
В университете Мэриленда создали плащ-невидимку
ИИ обучены распознавать объекты, а принт на свитере мешает это делать, используя AML-методы.
https://bookflow.ru/v-universitete-merilenda-sozdali-plashh-nevidimku/
#news @itmozg
ИИ обучены распознавать объекты, а принт на свитере мешает это делать, используя AML-методы.
https://bookflow.ru/v-universitete-merilenda-sozdali-plashh-nevidimku/
#news @itmozg