🐶Лапочки с характером: Как машинное обучение помогает определить тип личности ваших пёсиков
В данной статье описывается успешная попытка применить методы искусственного интеллекта и ML для классификации и прогнозирования личностных качеств собак с использованием поведенческих данных, полученных из базы данных C-BARQ.
Читать...
В данной статье описывается успешная попытка применить методы искусственного интеллекта и ML для классификации и прогнозирования личностных качеств собак с использованием поведенческих данных, полученных из базы данных C-BARQ.
Читать...
🌐NanoSAM: Real-Time Object Segmentation on NVIDIA Jetson Orin Platforms with NVIDIA TensorRT
NanoSAM — это вариант модели Segment Anything (SAM), который способен работать в реальном времени на платформах NVIDIA Jetson Orin с NVIDIA TensorRT. Он обучается путем дистилляции кодера изображений MobileSAM на немаркированных изображениях. Для ознакомления с дистилляцией знаний мы рекомендуем ознакомиться с этим руководством.
🖥Github: https://github.com/NVIDIA-AI-IOT/nanosam
⏩Tutorial: https://www.jetson-ai-lab.com/vit/tutorial_nanosam.html
@Devsp — Подписаться
NanoSAM — это вариант модели Segment Anything (SAM), который способен работать в реальном времени на платформах NVIDIA Jetson Orin с NVIDIA TensorRT. Он обучается путем дистилляции кодера изображений MobileSAM на немаркированных изображениях. Для ознакомления с дистилляцией знаний мы рекомендуем ознакомиться с этим руководством.
🖥Github: https://github.com/NVIDIA-AI-IOT/nanosam
⏩Tutorial: https://www.jetson-ai-lab.com/vit/tutorial_nanosam.html
@Devsp — Подписаться
🚀Maximizing NanoDB Efficiency: A Guide to Containerized Image Management and Operations
NanoDB — это мультимодальная векторная база данных, оптимизированная для CUDA, которая использует встраивания из преобразователя изображения CLIP для поиска по сходству txt2img и img2img.
🖥 Github: https://github.com/dusty-nv/jetson-containers/blob/master/packages/vectordb/nanodb/README.md
⏩ Tutorial: https://www.jetson-ai-lab.com/tutorial_nanodb.html
@Devsp — Подписаться
NanoDB — это мультимодальная векторная база данных, оптимизированная для CUDA, которая использует встраивания из преобразователя изображения CLIP для поиска по сходству txt2img и img2img.
🖥 Github: https://github.com/dusty-nv/jetson-containers/blob/master/packages/vectordb/nanodb/README.md
⏩ Tutorial: https://www.jetson-ai-lab.com/tutorial_nanodb.html
@Devsp — Подписаться
🎉Deep Learning Research on Audio Generation with AudioCraft: A PyTorch Library
AudioCraft — это библиотека PyTorch для исследований в области глубокого обучения генерации звука. AudioCraft содержит код вывода и обучения для двух современных генеративных моделей искусственного интеллекта, создающих высококачественный звук: AudioGen и MusicGen.
🖥 Github: https://github.com/facebookresearch/audiocraft
⏩ Tutorial: https://www.jetson-ai-lab.com/tutorial_audiocraft.html
@Devsp — Подписаться
AudioCraft — это библиотека PyTorch для исследований в области глубокого обучения генерации звука. AudioCraft содержит код вывода и обучения для двух современных генеративных моделей искусственного интеллекта, создающих высококачественный звук: AudioGen и MusicGen.
🖥 Github: https://github.com/facebookresearch/audiocraft
⏩ Tutorial: https://www.jetson-ai-lab.com/tutorial_audiocraft.html
@Devsp — Подписаться
🦾LLaVA: Large Language and Vision Assistant
LLaVA is a popular multimodal vision/language model that you can run locally on Jetson to answer questions about image prompts and queries.
🖥 Github: https://llava-vl.github.io/
⏩ Tutorial: https://www.jetson-ai-lab.com/tutorial_llava.html
@Devsp — Подписаться
LLaVA is a popular multimodal vision/language model that you can run locally on Jetson to answer questions about image prompts and queries.
🖥 Github: https://llava-vl.github.io/
⏩ Tutorial: https://www.jetson-ai-lab.com/tutorial_llava.html
@Devsp — Подписаться