Cartoon-StyleGan2 🙃 : Fine-tuning StyleGAN2 for Cartoon Face Generation

Github: https://github.com/happy-jihye/Cartoon-StyleGan2

Paper: https://arxiv.org/abs/2106.12445

Colab: https://colab.research.google.com/github/happy-jihye/Cartoon-StyleGan2/blob/main/Cartoon_StyleGAN2.ipynb

👉 @bigdata_1

Различные модели машинного обучения

Машинное обучение (МО) — это одна из областей искусственного интеллекта и информатики, которая с помощью данных и алгоритмов имитирует то, как обучается человек, постепенно улучшая точность.

Мы живем в эпоху данных, где все вокруг нас подключено к источнику данных и записывается в цифровом формате. Например, современный электронный мир обладает огромным количеством различных видов данных из таких сфер, как интернет вещей (IoT), кибербезопасность, умный город, бизнес, смартфоны, социальные сети, здравоохранение, COVID-19 и многих других. Далее

👉 @bigdata_1

Pyramid Vision Transformer

Image classification, object detection, and semantic segmentation tasks

Github: https://github.com/whai362/PVT

Paper: https://arxiv.org/abs/2106.13797v2

👉 @bigdata_1

Microsoft AutoML - Neural Architecture Search

New one-shot architecture search framework dedicated to vision transformer search

Github: https://github.com/microsoft/AutoML

Paper: https://arxiv.org/abs/2107.00651v1

Models: https://drive.google.com/drive/folders/1NLGAbBF9bA1IUAxKlk2VjgRXhr6RHvRW

Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/cifar-10

👉 @bigdata_1

TensorFlow vs PyTorch в 2021: сравнение фреймворков глубокого обучения

Всем привет! Меня зовут Дмитрий, я занимаюсь разработкой в области компьютерного зрения в команде MTS AI. Так исторически сложилось, что в своей работе я использую, как правило, связку устаревшей версии TensorFlow 1 и Keras. Пришло время двигаться дальше, но прежде чем полностью перейти на TensorFlow 2, я решил сравнить наиболее популярные на сегодня фреймворки глубокого обучения: TensorFlow и PyTorch. Эта статья будет полезна всем Data Scientist'ам, кто желает узнать чуть больше про особенности и производительность TensorFlow и PyTorch.

👉 @bigdata_1

Learning Hierarchical Graph Neural Networks for Image Clustering

Github: https://github.com/dmlc/dgl/tree/master/examples/pytorch/hilander

Paper: https://arxiv.org/abs/2107.01319

Datasets: https://drive.google.com/file/d/1KLa3uu9ndaCc7YjnSVRLHpcJVMSz868v/view

👉 @bigdata_1

Depth-supervised NeRF: Fewer Views and Faster Training for Free

Github: https://github.com/dunbar12138/DSNeRF

Paper: https://arxiv.org/abs/2107.02791v1

Project: https://www.cs.cmu.edu/~dsnerf/

Datasets: https://paperswithcode.com/dataset/3dmatch

👉 @bigdata_1

Independent Encoder for Deep Hierarchical Unsupervised Image-to-Image Translation

Github: https://github.com/Elvinky/IEGAN

Paper: https://arxiv.org/abs/2107.02494

Datasets: https://github.com/Elvinky/IEGAN/tree/main/dataset

Image-to-Image Translation: https://paperswithcode.com/task/image-to-image-translation

👉 @bigdata_1

GraphWorld: бенчмарк для графовых нейросетей

https://ai.googleblog.com/2022/05/graphworld-advances-in-graph.html

👉 @bigdata_1

Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold

https://deepmind.com/blog/article/putting-the-power-of-alphafold-into-the-worlds-hands

Github: https://github.com/deepmind/alphafold

Paper: https://doi.org/10.1038/s41586-021-03819-2

👉 @bigdata_1

GFP-GAN: Towards Real-World Blind Face Restoration with Generative Facial Prior

Github: https://github.com/TencentARC/GFPGAN

Paper: https://arxiv.org/abs/2101.04061v2

Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/lfw

Colab Demo: https://colab.research.google.com/drive/1sVsoBd9AjckIXThgtZhGrHRfFI6UUYOo

👉 @bigdata_1

Tackling multiple tasks with a single visual language model

https://www.deepmind.com/blog/tackling-multiple-tasks-with-a-single-visual-language-model

👉 @bigdata_1

Как импортировать наборы данных Kaggle в Google Colab?

Kaggle используется практически всеми, кто занимается наукой о данных. Эта платформа содержит датасеты для всех областей знаний. Вы можете получить набор данных практически для любого случая использования, включая развлечения, медицину, электронную коммерцию и даже астрономию. Пользователи Kaggle могут попрактиковаться на различных наборах, чтобы проверить свои компетенции в науке о данных и машинном обучении.

В этой статье будет показано, как импортировать наборы данных из Kaggle непосредственно в блокноты Google Colab.

👉 @bigdata_1

🐍 PyTorch Fundamentals Free Microsoft Course

https://docs.microsoft.com/en-us/learn/paths/pytorch-fundamentals/

Ru: https://docs.microsoft.com/ru-ru/learn/paths/pytorch-fundamentals/

Github: https://github.com/pytorch/tutorials

👉 @bigdata_1

Deepmind's WikiGraphs: A Wikipedia Text - Knowledge Graph Paired Dataset

This package provides tools to download the WikiGraphs dataset

Github: https://github.com/deepmind/deepmind-research/tree/master/wikigraphs

Paper: https://arxiv.org/abs/2107.09556v1

Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/wikigraphs

👉 @bigdata_1

Speeding up Scikit-Learn Model Training

https://www.kdnuggets.com/2021/03/speed-up-scikit-learn-model-training.html

👉 @bigdata_1

CycleMLP: A MLP-like Architecture for Dense Prediction

Github: https://github.com/ShoufaChen/CycleMLP

Paper: https://arxiv.org/abs/2107.10224

Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/imagenet

👉 @bigdata_1

Attention Mechanism Exploits Temporal Contexts: Real-time 3D Human Pose Reconstruction (CVPR 2020 Oral)

https://sites.google.com/a/udayton.edu/jshen1/cvpr2020

Github: https://github.com/lrxjason/Attention3DHumanPose

Paper: https://arxiv.org/abs/2103.03170v1

👉 @bigdata_1

The Best SOTA NLP Course is Free!

https://huggingface.co/course/chapter1

Dataset: https://github.com/huggingface/datasets

Colab: https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/chapter1/section3.ipynb

👉 @bigdata_1

TorchDrift: drift detection for PyTorch

https://torchdrift.org/

Github: https://github.com/torchdrift/torchdrift/

Example: https://torchdrift.org/notebooks/drift_detection_on_images.html

👉 @bigdata_1