Jupyter Notebookben írt könyvtárak

examples

📝 Példák a kísérletkövetésre, a modellnyilvántartásra, az adatok verziószámítására és a gépi tanulási modell képzésének megfigyelésére a neptune.ai webhelyen (a neptune-ai által).

48
MIT

Arabic-Handwritten-Images-Recognition

Mély tanulási modell az arab betűk és számjegyek egyszerű osztályozásához.

48
MIT

dsse

A Secure Systems Lab projektek által használt aláírási módszerek és formátumok specifikációja.

47
Apache License 2.0

eigenlearning

kódbázisa "A kernel regresszió és a széles neurális hálózatok induktív torzításának és általánosításának elmélete".

47

Traffic-Sign-Recognition-with-Deep-Learning-CNN

Közlekedési tábla felismerés a Deep Learning CNN segítségével.

47
Apache License 2.0

Google-Colab-Shell

Most már megnyithatja a shellt a Google Collabban.

46
Apache License 2.0

StableDiffusionUI_SageMakerSL

Notebook az Automatic1111 Stable Diffusion webui futtatásához a SageMaker Studio Labon.

46

dl-colab-notebooks

Próbálja ki a mély tanulási modelleket online a Google Colabban.

46

pypge

A PGE algoritmus Python implementációja.

46
MIT

strv-ml-mask2face

Gyakorlatilag távolítsa el az arcmaszkot, hogy lássa, hogyan néz ki alatta egy személy.

45
MIT

Webcam_QR_Detector

Webkamera használata Python 2 és 3 egydimenziós vonalkódok és QR-kódok olvasásához.

45

Real-time-Object-Detection-for-Autonomous-Driving-using-Deep-Learning

A My Computer Vision projekt a németországi Goethe Egyetemen (2020 őszén) a Computer Vision Course-ról. A Berkeley DeepDrive (BDD100K) adatkészleten alapuló csúcstechnológiás objektumészlelési algoritmusok, a YOLO és a Faster R-CNN teljesítményének összehasonlítása.