Machinelearning – Telegram
383K subscribers
4.46K photos
862 videos
17 files
4.9K links
Погружаемся в машинное обучение и Data Science

Показываем как запускать любые LLm на пальцах.

По всем вопросам - @haarrp

@itchannels_telegram -🔥best channels

Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri
Download Telegram
👁 Detection Transformers with Assignment

Deformable-DETR превосходит все существующие традиционные детекторы на основе трансформеров.

🖥 Github: https://github.com/jozhang97/deta

📎 Installation: https://github.com/fundamentalvision/Deformable-DETR

Paprer: https://arxiv.org/abs/2212.06137v1

⭐️ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/lvis

@ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍113🔥3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
✔️ ECON: Explicit Clothed humans Obtained from Normals

ECON разработан для «оцифровки человека из изображения». ECON помогает высокоточно выдедить одетых людей на изображении , в люблй одежде и в сложных позах. ECON также поддерживает реконструкцию нескольких человек и анимацию на основе SMPL-X.

🖥 Github: https://github.com/YuliangXiu/ECON

Paprer: https://arxiv.org/abs/2212.07422

📎 Demo: https://github.com/YuliangXiu/ECON#demo

✔️ Instructions: https://github.com/YuliangXiu/ECON#instructions

@ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍15🔥42
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🖥 StackExplain

Cкрипт на основе ChatGPT, который выведет и обьяснит ошибку в вашем коде.


$ pip3 install stackexplain

🖥 Github
✔️ Впечатляющие достижения ChatGPT
😂ChatGPT решает задачи

@ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍42🔥117😁1😍1
Analog-Diffusion

На hugging face был выложен AnalogDiffusion, который тренировался на аналоговых фотографиях. В результате получаются очень фотореалистичные изображения людей.

🤗 Hugging face
✔️ Dreambooth model

@ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍266🔥5
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
DeepLSD: Line Segment Detection and Refinement with Deep Image Gradients

DeepLSD — это универсальный линейный детектор, который распознает объекты с точностью ручного распознавания. Он подходит для любых задач, требующих высокой точности при сегментации и распознавании объектов.

git clone --recurse-submodules git@github.com:cvg/DeepLSD.git
cd DeepLSD


🖥 Github: https://github.com/cvg/deeplsd

Paprer: https://arxiv.org/abs/2212.07766v1

✔️ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/hpatches

@ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍23🔥43
🎓 stopes:

Библиотека и датасет от Meta для подготовки данных и работы с машинным переводом.

cd ..
git clone https://github.com/facebookresearch/stopes.git
cd stopes
pip install -e '.[dev,mono,mining]'


🖥 Github: https://github.com/cvg/deeplsd

Paprer: https://arxiv.org/abs/2212.08486v1

📎 Blog: https://ai.facebook.com/blog/nllb-200-high-quality-machine-translation/

🗒 Documentation: https://facebookresearch.github.io/stopes

✔️ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/must-c

@ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍10🔥3👏1
GPViT: A High Resolution Non-Hierarchical Vision Transformer with Group Propagation

Трансформер на PyTorch, предназначенный для высокоточного визуального распознавания объектов с функцией высокого разрешения

🖥 Github: https://github.com/chenhongyiyang/gpvit

➡️Paprer: https://arxiv.org/abs/2212.06795v1

✔️Data Preparation: https://paperswithcode.com/dataset/must-c

@ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍10🔥21
Optimizing Prompts for Text-to-Image Generation

Передовой алгоритм, облегчающие работу с языковыми моделями, для автоматической оптимизации промптов.

🖥 Github: https://github.com/microsoft/lmops

➡️Paprer: https://arxiv.org/abs/2212.09611v1

✔️Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/diffusiondb

💨 Transformers at Scale: https://github.com/microsoft/torchscale

@ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍13🔥31
Forwarded from Skolkovo LIVE
Хайп вокруг темы метавселенных дал большой импульс рынку VR-устройств, поскольку для метавселенных нужные погружающие пользователей интерфейсы. А лучшая на сегодня технология, которая выполняет такую функцию, — это виртуальная реальность.

Поэтому в этом году компании анонсировали несколько любопытных разработок. Например, автономные VR-устройства PICO 4, в которые инвестирует ByteDance и которые уже доступны для потребителей, а также вторую версию шлема PlayStation — PS VR2, он поступит на рынок в феврале 2023.

На российском рынке VR и AR решений в 2022 году произошло осознание, что может произойти ситуация «выпадения» технологий — в том числе, и критически важных. К таким относятся инструменты для разработки, например, игровые движки, которыми активно пользуются корпорации для создания симуляторов и тренингов. Те из них, которые близки к госсектору или компаниям, включенным в санкционные списки, уже находятся в зоне риска блокировки инструментов.

В связи с этим, среди участников рынка аудиовизуального производства и игровой разработки, государства и институтов развития активно обсуждается идея замещения выпадающих технологий. Например, создание собственных инструментов: 2D и 3D редакторы, игровые движки, рендер-движки, инструменты композитинга и прочее. Такие решения могут быть созданы на базе Open Source решений, на базе уже существующих в РФ решений или с нуля.

🎧 Больше о проектах виртуальной реальности можно узнать в подкасте Алексея Каленчука — «Ныряем».

#ЭкспертыФонда
👍13👎3
⭐️ BLOOM+1: Adding Language Support to BLOOM for Zero-Shot Prompting

Модель BLOOM — это большая многоязычная модель с открытым исходным кодом, способная к обучению с нуля, предварительно обученная на 46 языках.

🖥 Github: https://github.com/bigscience-workshop/multilingual-modeling

Paprer: https://arxiv.org/abs/2212.09535v1

✔️ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/xp3

@ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍92🔥1🤨1
🔥 Scalable Diffusion Models with Transformers (DiT)

Новый класс моделей диффузии, основанный на архитектуре трансформеров.Модели DiT-XL/2 не только обладают хорошей масштабируемостью, но и превосходят все предшествующие диффузионные модели на тестах.

git clone https://github.com/facebookresearch/DiT.git

🖥 Github: https://github.com/facebookresearch/DiT

🖥 Colab: http://colab.research.google.com/github/facebookresearch/DiT/blob/main/run_DiT.ipynb

⭐️ Project: https://www.wpeebles.com/DiT

Paprer: http://arxiv.org/abs/2212.09748

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

@ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍14🔥32
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
⭐️ Generalized Decoding for Pixel, Image, and Language

X-Decoder - первая модель, которая поддерживает все типы сегментации изображений, способной эффективно решать различные задачи CV и VL.

🖥 Github: https://github.com/microsoft/X-Decoder

🤗 Hugging Face Demo: https://huggingface.co/spaces/xdecoder/Demo

⭐️ Project: https://x-decoder-vl.github.io/

Paprer: https://arxiv.org/pdf/2212.11270.pdf

✔️ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/visual-genome

@ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥114👍2