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使用 SOTA 计算机视觉模型和技术的示例和教程

提供详尽的计算机视觉教程,包括ResNet、YOLO、DETR等经典模型,以及最新的Grounding DINO、SAM和GPT-4 Vision技术。这个资源库适合初学者和专家学习最前沿的计算机视觉方法和应用。

ML-Notebooks - 机器学习笔记本资源库,支持快速搭建和扩展
Github人工智能代码示例开源项目机器学习深度学习自然语言处理
ML-Notebooks为不同的机器学习任务和应用提供了一系列精简且易于扩展的笔记本。项目整合了Codespaces技术,用户仅需几步简单配置,便可启动一个配备完整依赖项的开发环境,非常适合教育和研究使用。从基础入门到深入探索如PyTorch、GNN及GANs等前沿技术,应有尽有。
dl_note - 深度学习全栈指南 从计算机视觉到大语言模型
GithubLLM开源项目推理部署模型压缩深度学习神经网络
dl_note项目是一个综合性深度学习资源库,涵盖从数学基础到模型部署的全过程。内容包括神经网络基础、深度学习技巧、模型压缩、推理优化及大语言模型等。项目注重实际应用,提供详细代码解析和实战经验,适合深度学习技术的学习者和从业者参考使用。
cv_note - 分享计算机视觉和模型压缩部署技术栈笔记
CVGithub开源项目机器学习深度学习算法工程师计算机视觉
这个开源项目详细记录了计算机视觉算法工程师的成长路径,从基础编程知识到深度学习,再到模型部署。项目还提供了算法实习内推表、校招可投递公司汇总及技术栈笔记等实用资源,涵盖了编程开发、机器学习、图像识别、模型压缩等关键技术点,适合希望系统提升技术水平的工程师。
computer-vision-in-action - 计算机视觉实战指南:涵盖基础理论及前沿技术
CharmveGithubL0CVMaiwei AI Lab开源项目机器学习计算机视觉
本项目提供全面且前沿的计算机视觉学习资源,涵盖深度学习基础、神经网络模型及其优化方法。核心内容包括卷积神经网络、循环神经网络以及现代技术如Transformer、强化学习和迁移学习。通过实战项目和详细的代码实现,用户可以学习图像分类、目标检测、语义分割和3D重建等应用。此外,项目提供在线运行的notebook,简化本地调试过程。
openvino_notebooks - 深度学习推理优化的交互式Jupyter Notebooks
API优化GithubJupyter NotebooksOpenVINOPython开源项目深度学习推理
本项目提供了一系列可执行的Jupyter Notebooks,用于学习和实验OpenVINO™工具包。用户可以通过这些Notebooks了解OpenVINO的基础知识,并学习如何使用API进行优化的深度学习推理。支持多平台运行,包括本地、云端和Docker容器,提供详细的安装指南、系统需求及常见问题解答,全面辅助开发者使用OpenVINO™。
uvadlc_notebooks - 深度学习系列教程,覆盖优化、Transformer、图神经网络等多个主题
GithubJAX+FlaxPyTorchUvA Deep Learning Tutorials开源项目教程深度学习
这套深度学习教程有助于理解理论知识,涵盖优化、Transformer、图神经网络等主题。基于PyTorch和PyTorch Lightning框架,并提供JAX+Flax实现。教程支持本地运行、Google Colab和Snellius集群,多种方式供选择。每个教程包含详细的笔记本,实现理论与实践相结合。本课程与正式作业和考试相关,适合想深入了解深度学习及应用的学习者。
CV - 全面的计算机视觉深度学习模型集合
Github图像分类开源项目深度学习目标检测计算机视觉语义分割
这个项目收集了多个计算机视觉领域的深度学习模型,包括图像分类、目标检测、语义分割和生成模型。项目为每个模型提供论文链接、详细解析和代码实现,涵盖从AlexNet到YOLO系列等经典算法。这是一个面向研究人员和开发者的综合性学习资源,有助于理解和应用先进的计算机视觉技术。
shared_colab_notebooks - 提供共享和存储Google Colab笔记本的项目,涵盖多种领域包括NLP、计算机视觉和GANs
GANGithubGoogle ColaboratoryNLP开源项目教程机器视觉
该项目旨在分享和存储各种Google Colab笔记本,包含了丰富的自然语言处理、计算机视觉和GANs领域的示例和教程。笔记本资源由作者创建或修改,适用于开发者和研究人员。用户可以找到Transformers细调、OCR自定义、3D照片修复和流媒体应用创建等实际案例,快速获取并分享高质量的Colab笔记本资源,加速科研与开发进程。
computervision-recipes - 计算机视觉领域的实用示例和指南,涵盖面部识别、图像识别等多种视觉任务
AzureGithubPyTorch图像识别开源项目模型部署计算机视觉
computervision-recipes为数据科学家和机器学习工程师提供计算机视觉领域的实用示例和指南,涵盖面部识别、图像识别等多种视觉任务,并便利地利用先进库加速从概念到实现的全过程,并在云端实现模型训练与部署。
Transformers-Tutorials - Transformers库深度学习模型教程集合
GithubHuggingFaceTransformers开源项目深度学习自然语言处理计算机视觉
这个项目汇集了基于HuggingFace Transformers库的多种深度学习模型教程,涵盖自然语言处理和计算机视觉等领域。内容包括BERT、DETR、LayoutLM等模型的微调和推理示例,展示了在图像分类、目标检测、文档分析等任务中的应用。所有代码采用PyTorch实现,并提供Colab notebooks方便实践。
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