N
Інтелектуальний візуальний аналіз питань на базі Torch
F
Швидка семантична сегментація зображень на PyTorch
T
Відкрита платформа для оцінки невизначеності нейромереж
D
Глибока нейромережа для автоматичного вирівнювання облич
I
Комп'ютерний зір безпосередньо у вашому браузері
P
Практичні приклади Python для дистанційного зондування Землі
O
Виявлення об'єктів через YOLO та OpenCV
C
Надшвидкі нейромережі для відстеження об'єктів
E
Швидкий детектор об'єктів для периферійних пристроїв
P
Піксельно-адаптивні згорткові нейронні мережі
C
Фреймворк для керування дронами на базі PX4
O
Методики безперервного навчання для комп'ютерного зору
D
Нотатки та практичний досвід роботи з Deep Learning
M
Фреймворк для сегментації медичних зображень
C
Створюйте та масштабуйте серверні ML-застосунки за 4 кроки
G
Велика добірка навчальних матеріалів із глибокого навчання
L
Інструмент для підготовки даних супутникових знімків
X
Мультимодальне навчання для сучасних AI
A
Добірка ресурсів для вивчення розпізнавання тексту через ШІ
O
Надшвидка легка система розпізнавання тексту
F
Високоякісне виділення об'єктів на зображеннях
T
Ефективна нейромережа для сегментації об'єктів на зображеннях
G
Інструмент для вивчення іноземних мов через відеоігри та медіа
L
Перетворення зображень математичних формул у код LaTeX
C
Покращена та зрозуміла версія детектора об'єктів CenterNet
C
Віртуальна примірка одягу на основі штучного інтелекту
A
Список ресурсів з паноптичної сегментації
M
Спільний семантичний аналіз для автономного водіння в реальному часі
M
Неофіційна реалізація MonoDepth у PyTorch
C
Короткі рішення завдань курсу CS231n
T
Розпізнавання об'єктів у браузері на Tensorflow.js
H
Розумний помічник для прогнозування врожаю та захисту рослин
S Глибоке навчання для інтерпретації сейсмічних даних
T
Прогнозування оптичного потоку на базі TensorFlow
E
Простий класифікатор емодзі для кожного
A
Бібліотека ресурсів та моделей від Ultralytics
S
Алгоритм для якісного підвищення роздільної здатності зображень
P
Система розпізнавання номерних знаків у реальному часі
D
Метод регуляризації для покращення навчання згорткових нейронних мереж
R
Керуйте даними, моделями та розгортаннями комп'ютерного зору
P
Офіційна реалізація методу генерації інтер'єрів за планом приміщення
D
Одночасна локалізація та мапування в динамічних середовищах
H
Бібліотека для отримання зображень у системах машинного зору GenICam
C Офіційна реалізація трансформерів зору з використанням згорток
P
Реалізація архітектури DeepLab resnet v2 на PyTorch
O
Репозиторій для навчання моделей розпізнавання пози
F
Виявлення падіння людини за допомогою оцінки пози
C
Інтерактивний інструмент для автоматичного розфарбовування чорно-білих зображень
L
Проєкт реконструкції зображень номерних знаків на Tensorflow2
M
Масштабний багатодисциплінарний бенчмарк для розуміння ШІ