PyTorch Image Quality (PIQ) is a collection of measures and metrics for image quality assessment.
$ pip install piq
Github: https://github.com/photosynthesis-team/piq
Paper: https://arxiv.org/abs/2208.14818v1
Docs: https://piq.readthedocs.io.
Datasets: https://paperswithcode.com/dataset/kadid-10k
👉 @bigdata_1
$ pip install piq
Github: https://github.com/photosynthesis-team/piq
Paper: https://arxiv.org/abs/2208.14818v1
Docs: https://piq.readthedocs.io.
Datasets: https://paperswithcode.com/dataset/kadid-10k
👉 @bigdata_1
❤1⚡1
2BiVQA: Double Bi-LSTM based Video Quality Assessment of UGC Videos
Github: https://github.com/atelili/2bivqa
Paper: https://arxiv.org/abs/2208.14774v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/live-vqc
Tasks: https://paperswithcode.com/task/video-quality-assessment
👉 @bigdata_1
Github: https://github.com/atelili/2bivqa
Paper: https://arxiv.org/abs/2208.14774v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/live-vqc
Tasks: https://paperswithcode.com/task/video-quality-assessment
👉 @bigdata_1
⚡2
Map-free Visual Relocalization: Metric Pose Relative to a Single Image
⚙️Github: https://github.com/nianticlabs/map-free-reloc
📄Paper: https://arxiv.org/abs/2210.05494v1
Project: https://research.nianticlabs.com/mapfree-reloc-benchmark
🗒Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/kitti
👉 @bigdata_1
⚙️Github: https://github.com/nianticlabs/map-free-reloc
📄Paper: https://arxiv.org/abs/2210.05494v1
Project: https://research.nianticlabs.com/mapfree-reloc-benchmark
🗒Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/kitti
👉 @bigdata_1
👍1
Bayesian Optimisation & Reinforcement Learning Research
pip install HEBO
Github: https://github.com/huawei-noah/HEBO
🗒 Docs: https://hebo.readthedocs.io/en/latest/
T-LBO: https://github.com/huawei-noah/HEBO/blob/master/T-LBO
Reinforcement Learning Research : https://github.com/huawei-noah/HEBO/tree/master/SAUTE
👉 @bigdata_1
pip install HEBO
Github: https://github.com/huawei-noah/HEBO
🗒 Docs: https://hebo.readthedocs.io/en/latest/
T-LBO: https://github.com/huawei-noah/HEBO/blob/master/T-LBO
Reinforcement Learning Research : https://github.com/huawei-noah/HEBO/tree/master/SAUTE
👉 @bigdata_1
⚡2
PDEBENCH: An Extensive Benchmark for Scientific Machine Learning
Github: https://github.com/pdebench/pdebench
🗒 Paper: https://arxiv.org/abs/2210.07182v1
Dataset https://darus.uni-stuttgart.de/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.18419/darus-2986
Pre-Trained Models : https://darus.uni-stuttgart.de/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.18419/darus-2987
👉 @bigdata_1
Github: https://github.com/pdebench/pdebench
🗒 Paper: https://arxiv.org/abs/2210.07182v1
Dataset https://darus.uni-stuttgart.de/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.18419/darus-2986
Pre-Trained Models : https://darus.uni-stuttgart.de/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.18419/darus-2987
👉 @bigdata_1
⚡1
Benchmarking ML for MD simulation
Molecular dynamics simulation with machine learning force fields.
Github: https://github.com/kyonofx/mdsim
🗒 Paper: https://arxiv.org/abs/2210.07237v1
Guide: https://github.com/kyonofx/mdsim#install-other-dependencies
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/md17
👉 @bigdata_1
Molecular dynamics simulation with machine learning force fields.
Github: https://github.com/kyonofx/mdsim
🗒 Paper: https://arxiv.org/abs/2210.07237v1
Guide: https://github.com/kyonofx/mdsim#install-other-dependencies
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/md17
👉 @bigdata_1
LAVIS - A Library for Language-Vision Intelligence
LAVIS is a Python deep learning library for LAnguage-and-VISion intelligence research and applications.
git clone https://github.com/salesforce/LAVIS.git
cd LAVIS
pip install .
Github: https://github.com/salesforce/lavis
🗒 Paper: https://arxiv.org/abs/2210.08773v1
Models: https://github.com/salesforce/LAVIS/tree/main/examples
Docs: https://opensource.salesforce.com/LAVIS//latest/index.html
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/ok-vqa
👉 @bigdata_1
LAVIS is a Python deep learning library for LAnguage-and-VISion intelligence research and applications.
git clone https://github.com/salesforce/LAVIS.git
cd LAVIS
pip install .
Github: https://github.com/salesforce/lavis
🗒 Paper: https://arxiv.org/abs/2210.08773v1
Models: https://github.com/salesforce/LAVIS/tree/main/examples
Docs: https://opensource.salesforce.com/LAVIS//latest/index.html
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/ok-vqa
👉 @bigdata_1
❤2
Towards Realistic Low-resource Relation Extraction: A Benchmark with Empirical Baseline Study
conda create -n knowprompt python=3.8
conda activate knowprompt
Github: https://github.com/zjunlp/KnowPrompt
🗒 Paper: https://arxiv.org/abs/2210.10678v1
Dataset: https://github.com/zjunlp/KnowPrompt/blob/master/dataset/semeval
👉 @bigdata_1
conda create -n knowprompt python=3.8
conda activate knowprompt
Github: https://github.com/zjunlp/KnowPrompt
🗒 Paper: https://arxiv.org/abs/2210.10678v1
Dataset: https://github.com/zjunlp/KnowPrompt/blob/master/dataset/semeval
👉 @bigdata_1
❤1
MetaFormer Baselines for Vision
Github: https://github.com/sail-sg/metaformer
🗒 Paper: https://arxiv.org/abs/2210.13452v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/imagenet
👉 @bigdata_1
Github: https://github.com/sail-sg/metaformer
🗒 Paper: https://arxiv.org/abs/2210.13452v1
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/imagenet
👉 @bigdata_1
Перед вами — книга-метод, книга-наставник, способная перевернуть мышление и помочь выработать осознанный подход к работе и жизни в целом путём высокоуровневого планирования.
В своей второй книге IT-архитектор, методолог, педагог Александр Бындю раскрывает наиболее эффективный на сегодняшний день метод стратегического планирования, получивший название «Карта гипотез». Карта учит, как достигать намеченной цели через гипотезы, и служит навигатором на этом пути. В основу книги легли годы практики, и с уверенностью можно сказать, что Карта гипотез позволяет создать стратегию достижения для самых амбициозных целей.
У Карты гипотез нет ограничений по области применения или роли пользователя — она будет полезна в самых разных ситуациях, от личного планирования до планирования работы огромной компании. Автор надеется, что его метод, которому посвящена эта книга, послужит вашему благополучию во всех сферах жизни.
Ознакомиться с книгой
В своей второй книге IT-архитектор, методолог, педагог Александр Бындю раскрывает наиболее эффективный на сегодняшний день метод стратегического планирования, получивший название «Карта гипотез». Карта учит, как достигать намеченной цели через гипотезы, и служит навигатором на этом пути. В основу книги легли годы практики, и с уверенностью можно сказать, что Карта гипотез позволяет создать стратегию достижения для самых амбициозных целей.
У Карты гипотез нет ограничений по области применения или роли пользователя — она будет полезна в самых разных ситуациях, от личного планирования до планирования работы огромной компании. Автор надеется, что его метод, которому посвящена эта книга, послужит вашему благополучию во всех сферах жизни.
Ознакомиться с книгой
🤡1
DiffusionDB
DiffusionDB is the first large-scale text-to-image prompt dataset.
Github: https://github.com/poloclub/diffusiondb
🗒 Paper: https://arxiv.org/abs/2210.14896v1
Dataset: https://huggingface.co/datasets/poloclub/diffusiondb
👉 @bigdata_1
DiffusionDB is the first large-scale text-to-image prompt dataset.
Github: https://github.com/poloclub/diffusiondb
🗒 Paper: https://arxiv.org/abs/2210.14896v1
Dataset: https://huggingface.co/datasets/poloclub/diffusiondb
👉 @bigdata_1
❤1🔥1
Highly Efficient Real-Time Streaming and Fully On-Device Speaker Diarization with Multi-Stage Clustering
pip3 install spectralcluster==0.1.0
Github: https://github.com/wq2012/SpectralCluster
🗒 Paper: https://arxiv.org/abs/2210.13690v1
Speaker Diarization with LSTM: https://google.github.io/speaker-id/publications/LstmDiarization/
👉 @bigdata_1
pip3 install spectralcluster==0.1.0
Github: https://github.com/wq2012/SpectralCluster
🗒 Paper: https://arxiv.org/abs/2210.13690v1
Speaker Diarization with LSTM: https://google.github.io/speaker-id/publications/LstmDiarization/
👉 @bigdata_1
⚡1
NNSVS: A Neural Network-Based Singing Voice Synthesis Toolkit
Neural network-based singing voice synthesis library for research
Docs: https://nnsvs.github.io/
Github: https://github.com/nnsvs/nnsvs
📄Paper: https://arxiv.org/abs/2210.15987v1
Samples by r9y9: https://soundcloud.com/r9y9/sets/dnn-based-singing-voice
Demo: https://www.youtube.com/watch?time_continue=1&v=0sSd31TUVCU&feature=emb_logo&ab_channel=DYVAUX
👉 @bigdata_1
Neural network-based singing voice synthesis library for research
Docs: https://nnsvs.github.io/
Github: https://github.com/nnsvs/nnsvs
📄Paper: https://arxiv.org/abs/2210.15987v1
Samples by r9y9: https://soundcloud.com/r9y9/sets/dnn-based-singing-voice
Demo: https://www.youtube.com/watch?time_continue=1&v=0sSd31TUVCU&feature=emb_logo&ab_channel=DYVAUX
👉 @bigdata_1
⚡2👍1
QuEst: Graph Transformer for Quantum Circuit Reliability Estimation
A PyTorch Library for Quantum Simulation and Quantum Machine Learning.
pip install torchquantum
🖥 Github: https://github.com/mit-han-lab/torchquantum
🗒 Paper: https://arxiv.org/abs/2210.16724v1
➡️ More: https://news.mit.edu/2022/quantum-circuits-robust-noise-0321
👉 @bigdata_1
A PyTorch Library for Quantum Simulation and Quantum Machine Learning.
pip install torchquantum
🖥 Github: https://github.com/mit-han-lab/torchquantum
🗒 Paper: https://arxiv.org/abs/2210.16724v1
➡️ More: https://news.mit.edu/2022/quantum-circuits-robust-noise-0321
👉 @bigdata_1
⚡2👍1
Text-Only Training for Image Captioning using Noise-Injected CLIP
git clone https://github.com/DavidHuji/CapDec && cd CapDec
conda env create -f others/environment.yml
conda activate CapDec
🖥 Github: https://github.com/davidhuji/capdec
🗒 Paper: https://arxiv.org/abs/2211.00575v1
➡️ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/flickrstyle10k
👉 @bigdata_1
git clone https://github.com/DavidHuji/CapDec && cd CapDec
conda env create -f others/environment.yml
conda activate CapDec
🖥 Github: https://github.com/davidhuji/capdec
🗒 Paper: https://arxiv.org/abs/2211.00575v1
➡️ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/flickrstyle10k
👉 @bigdata_1
⚡2👍2
TSM: Temporal Shift Module for Efficient Video Understanding
Github: https://github.com/princeton-nlp/made
Website: https://hanlab.mit.edu/projects/tsm/
Paper: https://arxiv.org/abs/1811.08383
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/squad
👉 @bigdata_1
Github: https://github.com/princeton-nlp/made
Website: https://hanlab.mit.edu/projects/tsm/
Paper: https://arxiv.org/abs/1811.08383
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/squad
👉 @bigdata_1
Competition-Level Code Generation with AlphaCode
Github: https://github.com/deepmind/code_contests
Paper: https://storage.googleapis.com/deepmind-media/AlphaCode/competition_level_code_generation_with_alphacode.pdf
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/humaneval
👉 @bigdata_1
Github: https://github.com/deepmind/code_contests
Paper: https://storage.googleapis.com/deepmind-media/AlphaCode/competition_level_code_generation_with_alphacode.pdf
Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/humaneval
👉 @bigdata_1