BigData

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

👉 @bigdata_1

StackExplain

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

$ pip3 install stackexplain

https://github.com/shobrook/stackexplain

https://habr.com/ru/companies/getmatch/articles/704680/

👉 @bigdata_1

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

👉 @bigdata_1

PyPop7 (Pure-PYthon library of POPulation-based black-box OPtimization)

Интерфейс для более чем 60 вариантов различных алгоритмов оптимизации.

$ pip install pypop7

🖥 Github: https://github.com/evolutionary-intelligence/pypop

⏩ Paprer: https://arxiv.org/abs/2212.05652v1

⭐️ Derivative-Free Optimization (DFO): https://link.springer.com/article/10.1007/s10208-021-09513-z


👉 @bigdata_1

SINE: SINgle Image Editing with Text-to-Image Diffusion Models

Модель диффузии для генерации контента всего лишь из одного изображения.


🖥 Github: https://github.com/zhang-zx/sine

➡️ Project: https://zhang-zx.github.io/SINE/

⏩ Paprer: https://arxiv.org/abs/2212.04489

❤️ Colab: https://colab.research.google.com/github/zhang-zx/SINE/blob/master/SINE.ipynb


👉 @bigdata_1

An Empirical Study on Compliance with Ranking Transparency in the Software Documentation of EU Online Platforms

🖥 Github: https://github.com/francesco-sovrano/automating-regulatory-compliance-an-empirical-study-on-ranking-transparency-of-eu-online-platforms

📕 Paper: https://arxiv.org/pdf/2312.14794v1.pdf

✨ Tasks: https://paperswithcode.com/task/information-retrieval

👉 @bigdata_1

evosax: JAX-based Evolution Strategies

QDax — это инструмент для ускорения алгоритмов Quality-Diversity (QD) и нейроэволюции.

🖥 Github: https://github.com/adaptive-intelligent-robotics/qdax

🎷 Evosax: https://github.com/RobertTLange/evosax

⏩ Paprer: https://arxiv.org/abs/2212.04180v1

🚀 Docs: https://qdax.readthedocs.io/en/latest/

❤️ Colab: https://colab.research.google.com/github/adaptive-intelligent-robotics/QDax/blob/main/examples/mapelites.ipynb

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

👉 @bigdata_1

Learning Video Representations from Large Language Models

Новая Модель отт мета, которая автоматичеси генерирует текстовое описание для видео.

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

💡 Demo: https://huggingface.co/spaces/nateraw/lavila

⏩ Paprer: http://arxiv.org/abs/2212.04501

❤️ Colab: https://colab.research.google.com/drive/1gHWiEWywIotRivYQTR-8NQ6GJC7sJUe4

⭐️ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/hmdb51

👉 @bigdata_1

DiffusionInst: Diffusion Model for Instance Segmentation

DiffusionInst — первый алгоритм диффузионной модели для сегментации объектов.

🖥 Github:https://github.com/chenhaoxing/DiffusionInst

🌐 Instruction: https://github.com/chenhaoxing/DiffusionInst/blob/main/GETTING_STARTED.md

⏩ Paprer: https://arxiv.org/abs/2212.02773v2

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

👉 @bigdata_1

Melody transcription via generative pre-training

Sheet Sage транскрибирует вашу любимую песню в лид-лист, содержащий ноты и аккорды!

🖥 Github: https://github.com/chrisdonahue/sheetsage

⏩ Paprer: https://arxiv.org/abs/2212.01884v1

⭐️ Dataset: https://www.hooktheory.com/theorytab

👉 @bigdata_1

Score Jacobian Chaining: Lifting Pretrained 2D Diffusion Models for 3D Generation

Метод, который преобразует предварительно обученную 2D-генеративную модель диффузии на изображениях в 3D-генеративную модель, не требуя каких-либо 3D-данных.

pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116

🖥 Github: https://github.com/pals-ttic/sjc

⏩ Paprer: https://arxiv.org/abs/2212.00774v1

✅️Colab: https://colab.research.google.com/drive/1zixo66UYGl70VOPy053o7IV_YkQt5lCZ

👉 @bigdata_1

MixVoxels: Mixed Neural Voxels for Fast Multi-view Video Synthesis

MixVoxels позволяет генерировать динамические 4D-сцены как смесь статических и динамических вокселей и позволяет обрабатывать их с помощью различных сетей.

🖥 Github: https://github.com/fengres/mixvoxels

⏩ Paprer: https://arxiv.org/pdf/2212.00190.pdf

✅️Project: https://fengres.github.io/mixvoxels/

⭐️ Datasets: https://github.com/facebookresearch/Neural_3D_Video

👉 @bigdata_1

BEVPoolv2: A Cutting-edge Implementation of BEVDet Toward Deployment

BEVPoolv2 модернизирeует процесс обработки данных с точки зрения инженерной оптимизации, уменьшая затраты как в аспектах вычислений, так и в аспектах хранения данных.

🖥 Github: https://github.com/HuangJunJie2017/BEVDet

⭐️ Dataset: https://github.com/HuangJunJie2017/BEVDet/blob/dev2.0/docs/en/datasets/nuscenes_det.md

🗒 Paper: https://arxiv.org/abs/2211.17111v1

🔩 Configs: https://github.com/HuangJunJie2017/BEVDet/blob/dev2.0/configs/bevdet/bevdet-r50.py

👉 @bigdata_1

MedMNIST-C: benchmark dataset based on the MedMNIST+ collection covering 12 2D datasets and 9 imaging modalities.

pip install medmnistc

🖥 Github: https://github.com/francescodisalvo05/medmnistc-api

📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2406.17536v2

🔥Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/imagenet-c

👉 @bigdata_1

RecBole

RecBole разработан на основе Python и PyTorch для воспроизведения и разработки алгоритмов рекомендаций в единой, комплексной и эффективной структуре для исследовательских целей.

pip install recbole

🖥 Github: https://github.com/RUCAIBox/RecBole

🗒 Paper: https://arxiv.org/abs/2211.15148v1

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

🔩 Docs: https://recbole.io/docs/

👉 @bigdata_1

Cleanlab

Стандартный пакет ИИ, ориентированный на данные, для обеспечения качества данных и машинного обучения с использованием беспорядочных, реальных данных и меток.

👣 Docs: https://docs.cleanlab.ai/

📌 Examples: https://github.com/cleanlab/examples

⏩ Paprer: https://arxiv.org/abs/2211.13895v1

⭐️ Datasets: https://paperswithcode.com/dataset/celeba

https://github.com/cleanlab/cleanlab

👉 @bigdata_1