🧬 Genomepy: genes and genomes at your fingertips
genomepy, which can search, download, and preprocess the right genomic data for your analysis.
$ pip install genomepy
⚙️ Github
➡️ Paper
📄 Documentation
@ai_machinelearning_big_data
genomepy, which can search, download, and preprocess the right genomic data for your analysis.
$ pip install genomepy
⚙️ Github
➡️ Paper
📄 Documentation
@ai_machinelearning_big_data
👍12🔥3
🦾 XSimGCL: Towards Extremely Simple Graph Contrastive Learning for Recommendation
⚙️ Github
➡️ Paper
💻 Tutorial page
📄 Dataset
@ai_machinelearning_big_data
⚙️ Github
➡️ Paper
💻 Tutorial page
📄 Dataset
@ai_machinelearning_big_data
👍16
🔥 YOLOv6
YOLOv6-N hits 35.9% AP on COCO dataset with 1234 FPS on T4. YOLOv6-S strikes 43.5% AP with 495 FPS, and the quantized YOLOv6-S model achieves 43.3% AP at a accelerated speed of 869 FPS on T4.
git clone https://github.com/meituan/YOLOv6
cd YOLOv6
pip install -r requirements.txt
⚙️ Github
➡️ Paper
✔️ Colab
💻 Quantization Tutorial
📄 Dataset
@ai_machinelearning_big_data
YOLOv6-N hits 35.9% AP on COCO dataset with 1234 FPS on T4. YOLOv6-S strikes 43.5% AP with 495 FPS, and the quantized YOLOv6-S model achieves 43.3% AP at a accelerated speed of 869 FPS on T4.
git clone https://github.com/meituan/YOLOv6
cd YOLOv6
pip install -r requirements.txt
⚙️ Github
➡️ Paper
✔️ Colab
💻 Quantization Tutorial
📄 Dataset
@ai_machinelearning_big_data
👍20🔥8❤2😁1🤩1
Как смешивать изображения в Midjourney: тест фичи 🔟
С помощью этой функции можно, например, соединить два смешных мема и получить еще более смешной.
Нейросеть Midjourney не зря быстро стала популярной: богатый функционал, простота использования и качественная генерация изображений. Теперь сервис запустил функцию смешивания двух изображений, а мы протестировали ее и рассказываем, как ей пользоваться и что получается в итоге.
➡️ Читать дальше
🔩 Попробовать
🌠 Почитать про Midjourney
@ai_machinelearning_big_data
С помощью этой функции можно, например, соединить два смешных мема и получить еще более смешной.
Нейросеть Midjourney не зря быстро стала популярной: богатый функционал, простота использования и качественная генерация изображений. Теперь сервис запустил функцию смешивания двух изображений, а мы протестировали ее и рассказываем, как ей пользоваться и что получается в итоге.
🌠 Почитать про Midjourney
@ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍15🔥4👏2❤1
🧬 Uni-Mol: A Universal 3D Molecular Representation Learning Framework
⚙️ Github
➡️ Paper
🎞 Colab
📄 Dataset
@ai_machinelearning_big_data
⚙️ Github
➡️ Paper
🎞 Colab
📄 Dataset
@ai_machinelearning_big_data
👍16🔥4❤1
🦾 OpenMixup: Open Mixup Toolbox and Benchmark for Visual Representation Learning
open-source all-in-one toolbox for supervised, semi-, and self-supervised visual representation learning with mixup
⚙️ Github
➡️ Paper
🛠 Installation
📄 Dataset
@ai_machinelearning_big_data
open-source all-in-one toolbox for supervised, semi-, and self-supervised visual representation learning with mixup
conda create -n openmixup python=3.8 pytorch=1.12 cudatoolkit=11.3 torchvision -c pytorch -y
conda activate openmixup
pip install openmim
mim install mmcv-full
git clone https://github.com/Westlake-AI/openmixup.git
cd openmixup
python setup.py develop
⚙️ Github
➡️ Paper
🛠 Installation
📄 Dataset
@ai_machinelearning_big_data
👍8🔥3❤1
👁🗨 Patch Similarity Aware Data-Free Quantization for Vision Transformers
PSAQ-ViT V2, a more accurate and general data-free quantization framework for ViTs, built on top of PSAQ-ViT.
⚙️ Github
➡️ Paper
📄 Dataset
@ai_machinelearning_big_data
PSAQ-ViT V2, a more accurate and general data-free quantization framework for ViTs, built on top of PSAQ-ViT.
git clone https://github.com/zkkli/PSAQ-ViT.git
cd PSAQ-ViT
⚙️ Github
➡️ Paper
📄 Dataset
@ai_machinelearning_big_data
👍13🔥1👏1
🚀 StoryDALL-E: Adapting Pretrained Text-to-Image Transformers for Story Continuation
⚙️ Github
➡️ Paper
🛠 Demo
📄 Dataset
@ai_machinelearning_big_data
⚙️ Github
➡️ Paper
🛠 Demo
📄 Dataset
@ai_machinelearning_big_data
👍11🔥4❤1
🤖 DAMO ConvAI
The official repository which contains the codebase for Alibaba DAMO Conversational AI.
⚙️ Github
➡️ Paper
📎 Tasks
🗒 Text-to-SQL Parsing
@ai_machinelearning_big_data
The official repository which contains the codebase for Alibaba DAMO Conversational AI.
⚙️ Github
➡️ Paper
📎 Tasks
🗒 Text-to-SQL Parsing
@ai_machinelearning_big_data
👍9❤1🔥1
Yandex Research выложил в опенсорс RuLeanALBERT — самую большую BERT-подобную модель на русском языке, которая поместится на ваш компьютер
Нейросеть обучали децентрализованно с помощью вычислительной платформе Яндекса. На бенчмарках по пониманию языка она показывает результаты, сравнимые с другими открытыми моделями и где-то даже близкие к state-of-the-art.
Модель хотя и имеет миллиарды параметров, но вполне способна уместиться на одну домашнюю GPU: вы можете использовать её открытый код в своих проектах для классификации предложений, представления текстов и других языковых задач, не требующих генерации.
Yandex Research — это исследовательская группа в Яндексе, которая занимается фундаментальными проблемами в важнейших областях computer science.
Подробности – в статье на Хабре
Нейросеть обучали децентрализованно с помощью вычислительной платформе Яндекса. На бенчмарках по пониманию языка она показывает результаты, сравнимые с другими открытыми моделями и где-то даже близкие к state-of-the-art.
Модель хотя и имеет миллиарды параметров, но вполне способна уместиться на одну домашнюю GPU: вы можете использовать её открытый код в своих проектах для классификации предложений, представления текстов и других языковых задач, не требующих генерации.
Yandex Research — это исследовательская группа в Яндексе, которая занимается фундаментальными проблемами в важнейших областях computer science.
Подробности – в статье на Хабре
👍33👎3⚡2
🛠 Generative Visual Prompt: Unifying Distributional Control of Pre-Trained Generative Models
⚙️ Github
🗒 Paper
🦾 Dataset
@ai_machinelearning_big_data
⚙️ Github
🗒 Paper
🦾 Dataset
@ai_machinelearning_big_data
👍15🔥4❤1
🛠 Omni-Dimensional Dynamic Convolution
A novel multi-dimensional attention mechanism with a parallel strategy to learn complementary attentions for convolutional kernels.
⚙️ Github
🗒 Paper
🦾 Dataset
@ai_machinelearning_big_data
A novel multi-dimensional attention mechanism with a parallel strategy to learn complementary attentions for convolutional kernels.
⚙️ Github
🗒 Paper
🦾 Dataset
@ai_machinelearning_big_data
👍9🔥5❤1
👁 Real-time Online Video Detection with Temporal Smoothing Transformers
⚙️ Github
🗒 Paper
🦾 Dataset
@ai_machinelearning_big_data
git clone --recursive git@github.com:zhaoyue-zephyrus/TeSTra.git
⚙️ Github
🗒 Paper
🦾 Dataset
@ai_machinelearning_big_data
👍11❤2🔥2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🗒 Text2Light: Zero-Shot Text-Driven HDR Panorama Generation
Text2Light can generate HDR panoramas in 4K+ resolution using free-form texts solely.
⚙️ Github
💡 Project
💻 Model
🗒 Paper
🦾 Tutorial
@ai_machinelearning_big_data
Text2Light can generate HDR panoramas in 4K+ resolution using free-form texts solely.
conda env create -f environment.yml
conda activate text2light
⚙️ Github
💡 Project
💻 Model
🗒 Paper
🦾 Tutorial
@ai_machinelearning_big_data
👍11🔥7❤1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔄 VToonify: Controllable High-Resolution Portrait Video Style Transfer
⚙️ Github
💡 Colab
💻 Project
🗒 Paper
🦾 Dataset
🎞 Video
@ai_machinelearning_big_data
git clone https://github.com/williamyang1991/VToonify.git
cd VToonify
⚙️ Github
💡 Colab
💻 Project
🗒 Paper
🦾 Dataset
🎞 Video
@ai_machinelearning_big_data
👍33🔥16❤5
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔲 TensorStore
Novel open-source C++ / #Python library for storage/manipulation of high-dim data
⚙️ Github
🗒 Tutorial
📌 Google AI
🦾 Docs
@ai_machinelearning_big_data
Novel open-source C++ / #Python library for storage/manipulation of high-dim data
⚙️ Github
🗒 Tutorial
📌 Google AI
🦾 Docs
@ai_machinelearning_big_data
👍26❤5⚡3🔥2
📎 Dilated Neighborhood Attention Transformer
natural, flexible and efficient extension to NA that can capture more global context and expand receptive fields exponentially at no additional cost.
⚙️ Github
🗒 Model
📋 Paper
📌 Dataset
@ai_machinelearning_big_data
natural, flexible and efficient extension to NA that can capture more global context and expand receptive fields exponentially at no additional cost.
⚙️ Github
🗒 Model
📋 Paper
📌 Dataset
@ai_machinelearning_big_data
👍15🔥3❤1👏1