🔥Self-Supervised Vision Transformers with DINO

Github: https://github.com/facebookresearch/dino

Facebook blog: https://ai.facebook.com/blog/dino-paws-computer-vision-with-self-supervised-transformers-and-10x-more-efficient-training

Paper: https://arxiv.org/abs/2104.14294

👉 @bigdata_1

🚀 This is an open source toolkit called s3prl, which stands for Self-Supervised Speech Pre-training and Representation Learning

Github: https://github.com/s3prl/s3prl

Paper: https://arxiv.org/abs/2105.01051v1

👉 @bigdata_1

🔥 Synthesizing Light Field From a Single Image with Variable MPI and Two Network Fusion

Github: https://github.com/Turmac/light_field_synthesis

Project: https://people.engr.tamu.edu/nimak/Papers/SIGAsia2020_LF/index.html

Ru: https://neurohive.io/ru/novosti/two-cnn-for-photos/

Paper: https://people.engr.tamu.edu/nimak/Papers/SIGAsia2020_LF/resource/SIGGRAPH_2020_Light_Field_Authors_version.pdf

Dataset: https://drive.google.com/file/d/1oHywOJAAYm8YrSH5mDubjTAwN8jrCC9y/view

👉 @bigdata_1

⚽️ Advancing sports analytics through AI research

🔥 Deepmind blog : https://deepmind.com/blog/article/advancing-sports-analytics-through-ai

A Dataset and Benchmarks: https://soccer-net.org/

Dataset: https://github.com/statsbomb/open-data

Paper: https://sites.google.com/view/ijcai-aisa-2021/

👉 @bigdata_1

Многослойная нормализация: новый метод улучшения эффективности нейронных сетей

https://neurohive.io/ru/novosti/mnogoslojnaya-normalizaciya-novyj-metod-uluchsheniya-effektivnosti-nejronnyh-setej/

En: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fnins.2021.626277/full

👉 @bigdata_1

Powerful Exploratory Data Analysis in just two lines of code

https://www.kdnuggets.com/2021/02/powerful-exploratory-data-analysis-sweetviz.html

👉 @bigdata_1

CSTR: A Classification Perspective on Scene Text Recognition

Github: https://github.com/Media-Smart/vedastr

Paper: https://arxiv.org/abs/2102.10884v1

👉 @bigdata_1

Шпаргалка по всем сетям, их
классификация и строгое описание

Жариков Илья Николаевич
Московский физико-технический институт
Факультет управления и прикладной математики
Кафедра интеллектуальных систем

👉 @bigdata_1

Teaching AI how to forget at scale

Video: https://www.youtube.com/watch?v=hI6iJmPgm_k&ab_channel=FacebookAIFacebookAI

Facebook AI: https://ai.facebook.com/blog/teaching-ai-how-to-forget-at-scale/

Github: https://github.com/facebookresearch/transformer-sequential

Paper: https://ai.facebook.com/research/publications/not-all-memories-are-created-equal

👉 @bigdata_1

📷 NeRF Meta Learning With PyTorch

Given a single input view, meta-initialized NeRF can generate a 360-degree video.

Github: https://github.com/sanowar-raihan/nerf-meta

Paper: https://arxiv.org/abs/2012.02189

Original Project Page: https://www.matthewtancik.com/learnit

Official JAX Implementation: https://github.com/tancik/learnit

👉 @bigdata_1

💥DatasetGAN: Efficient Labeled Data Factory with Minimal Human Effort

Github: https://nv-tlabs.github.io/datasetGAN/

Article: https://www.infoq.com/news/2021/05/nvidia-dataset-generator/

Ru: https://neurohive.io/ru/novosti/datasetgan-generator-sinteticheskih-annotirovannyh-datasetov-nvidia/

👉 @bigdata_1

A Relational Tsetlin Machine with Applications to Natural Language Understanding

Github: https://github.com/cair/pyTsetlinMachine

Paper: https://arxiv.org/abs/2102.10952v1

👉 @bigdata_1

Evolution Strategies From Scratch in Python

https://machinelearningmastery.com/evolution-strategies-from-scratch-in-python/

👉 @bigdata_1

Font Style that Fits an Image -- Font Generation Based on Image Context

Github: https://github.com/Taylister/FontFits

Paper: https://arxiv.org/abs/2105.08879v1

Dataset creation: https://github.com/Taylister/TGNet-Datagen

👉 @bigdata_1

Simple multi-dataset detection

Github: https://github.com/xingyizhou/UniDet

Paper: https://arxiv.org/abs/2102.13086v1

👉 @bigdata_1

🔥 Awesome list of datasets in 100+ categories
44 zettabytes of data

https://www.kdnuggets.com/2021/05/awesome-list-datasets.html

👉 @bigdata_1

The Absolute Guide to TensorFlow

https://blog.paperspace.com/absolute-guide-to-tensorflow/

👉 @bigdata_1

NeuroKit2: A Python toolbox for neurophysiological signal processing

A user-friendly package providing easy access to advanced biosignal processing routines.

Github: https://github.com/neuropsychology/NeuroKit

Paper: https://link.springer.com/article/10.3758/s13428-020-01516-y

Docs: https://neurokit2.readthedocs.io/en/latest/installation.html

👉 @bigdata_1

Это приглашение на «быстрое свидание» с работой мечты в команде Сбера.

One Day Offer — самый короткий путь до оффера. Пройти собеседование и получить ответ в тот же день можно 16 и 17 июля по двум вакансиям: Data Engineer в ИТ-команду «Комплаенс» и Java Developer в ИТ-подразделение «Сеть продаж».

Как это работает?

Шаг 1. 16 июля или 17 июля (в зависимости от вакансии) подключитесь к онлайн-интервью.
Шаг 2. Получите предложение о работе, о которой мечтали, в тот же день.
Шаг 3. А дальше — вместе со своей командой разрабатывайте крутые и важные продукты Сбера.

Прочитать подробнее о вакансиях и отправить заявку на участие в One Day Offer можно здесь.

💬 How to Fine Tune BERT for Text Classification using Transformers in Python

https://www.thepythoncode.com/article/finetuning-bert-using-huggingface-transformers-python

Code: https://www.thepythoncode.com/code/finetuning-bert-using-huggingface-transformers-python

Dataset: https://scikit-learn.org/0.19/datasets/twenty_newsgroups.html

👉 @bigdata_1