This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#مقاله
Learning to Imitate Human Demonstrations via CycleGAN
در این مقاله ربات مستقیم با نگاه کردن به یک کار آن را فرا میگیرد. این مقاله از #CycleGAN استفاده کرده است.
https://bair.berkeley.edu/blog/2019/12/13/humans-cyclegan/
پانوشت:
اگر خاطرتان باشد #CycleGan همان بهبود مقاله #pix2pix برای شرایطی که ما زوج تصویر نداشتیم بود، مثلا در تبدیل اسب به گور خر نیز از این روش استفاده شده بود.
Learning to Imitate Human Demonstrations via CycleGAN
در این مقاله ربات مستقیم با نگاه کردن به یک کار آن را فرا میگیرد. این مقاله از #CycleGAN استفاده کرده است.
https://bair.berkeley.edu/blog/2019/12/13/humans-cyclegan/
پانوشت:
اگر خاطرتان باشد #CycleGan همان بهبود مقاله #pix2pix برای شرایطی که ما زوج تصویر نداشتیم بود، مثلا در تبدیل اسب به گور خر نیز از این روش استفاده شده بود.
#مقاله #سورس_کد #pretrained
Self-training with Noisy Student improves ImageNet classification
[Feb 2020] Released EfficientNet checkpoints trained with noisy student
کد و مدل pretrain
https://github.com/tensorflow/tpu/tree/master/models/official/efficientnet
مقاله
https://arxiv.org/abs/1911.04252
@cvision
Self-training with Noisy Student improves ImageNet classification
[Feb 2020] Released EfficientNet checkpoints trained with noisy student
کد و مدل pretrain
https://github.com/tensorflow/tpu/tree/master/models/official/efficientnet
مقاله
https://arxiv.org/abs/1911.04252
@cvision
#مقاله
A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations
https://arxiv.org/abs/2002.05709
A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations
https://arxiv.org/abs/2002.05709
#مقاله #سورس_کد
Higher accuracy on vision models with EfficientNet-Lite
قبلا پست هایی در مورد شبکه efficientnet در کانال گذاشته شد.
مثلا پیاده سازی کراس در اینجا، مقاله و سورس رسمی مقاله در تنسرفلو در اینجا، چورت پروژه در pytorch در اینجا، و مقاله مرتبطی در اینجا با TPU های تنسرفلو دیدیم.
امروز نسخه سبک تر و مناسب موبایل این شبکه در تنسرفلو منتشر شد.
Check out EfficientNet-Lite, a new family of vision models that is optimized for mobile inference using TensorFlow Lite.
https://blog.tensorflow.org/2020/03/higher-accuracy-on-vision-models-with-efficientnet-lite.html?linkId=84432329
Higher accuracy on vision models with EfficientNet-Lite
قبلا پست هایی در مورد شبکه efficientnet در کانال گذاشته شد.
مثلا پیاده سازی کراس در اینجا، مقاله و سورس رسمی مقاله در تنسرفلو در اینجا، چورت پروژه در pytorch در اینجا، و مقاله مرتبطی در اینجا با TPU های تنسرفلو دیدیم.
امروز نسخه سبک تر و مناسب موبایل این شبکه در تنسرفلو منتشر شد.
Check out EfficientNet-Lite, a new family of vision models that is optimized for mobile inference using TensorFlow Lite.
https://blog.tensorflow.org/2020/03/higher-accuracy-on-vision-models-with-efficientnet-lite.html?linkId=84432329
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
#سورس_کد #مقاله
ظاهرا قراره دیگه هر کسی بتونه ویدیوی جعلی deepfake بسازه!
سورس کد:
https://github.com/AliaksandrSiarohin/first-order-model
صفحه پروژه:
https://aliaksandrsiarohin.github.io/first-order-model-website/
مقاله:
papers.nips.cc/paper/8935-first-order-motion-model-for-image-animation
آدرس ویدیوی این پست:
https://www.youtube.com/watch?v=mUfJOQKdtAk
#ai #deeplearning #science #twominutepapers #deepfakes #deepfake
ظاهرا قراره دیگه هر کسی بتونه ویدیوی جعلی deepfake بسازه!
سورس کد:
https://github.com/AliaksandrSiarohin/first-order-model
صفحه پروژه:
https://aliaksandrsiarohin.github.io/first-order-model-website/
مقاله:
papers.nips.cc/paper/8935-first-order-motion-model-for-image-animation
آدرس ویدیوی این پست:
https://www.youtube.com/watch?v=mUfJOQKdtAk
#ai #deeplearning #science #twominutepapers #deepfakes #deepfake
#مقاله #سورس_کد
SimCLR - A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations https://arxiv.org/abs/2002.05709
کدها با tensorflow
https://github.com/google-research/simclr
مقاله
https://arxiv.org/pdf/2002.05709.pdf
#simclr #contrastive_learnig #representation_learning #self_supervised_learning #unsupervised_learning #computer_vision #metric_learning
SimCLR - A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations https://arxiv.org/abs/2002.05709
کدها با tensorflow
https://github.com/google-research/simclr
مقاله
https://arxiv.org/pdf/2002.05709.pdf
#simclr #contrastive_learnig #representation_learning #self_supervised_learning #unsupervised_learning #computer_vision #metric_learning
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#مقاله #سورس_کد
#CVPR2020
Self-Supervised Scene De-occlusion
They developed a self-supervised framework that de-occludes scenes:
1. Extract the order of the objects via pair-wise relations
2. Compose objects to completion (amodal and content)
3. Recompose the entire scenery (!!!)
🔗Video:
https://youtu.be/xIHCyyaB5gU
🔗Project page:
https://xiaohangzhan.github.io/projects/deocclusion/
🔗Paper:
https://arxiv.org/abs/2004.02788
🔗Source code:
https://github.com/XiaohangZhan/deocclusion
#CVPR2020
Self-Supervised Scene De-occlusion
They developed a self-supervised framework that de-occludes scenes:
1. Extract the order of the objects via pair-wise relations
2. Compose objects to completion (amodal and content)
3. Recompose the entire scenery (!!!)
🔗Video:
https://youtu.be/xIHCyyaB5gU
🔗Project page:
https://xiaohangzhan.github.io/projects/deocclusion/
🔗Paper:
https://arxiv.org/abs/2004.02788
🔗Source code:
https://github.com/XiaohangZhan/deocclusion
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#آموزش #مقاله
قبلا در اینجا مقاله و سورس کد(با تنسرفلو) SimpleCLR معرفی شد...
این روش یک رویکرد جدید برای یادگیری self-supervised وsemi-supervised است که بدون نیاز به داده های لیبل خورده بازنماییهای خوبی برای تصویر را میتواند بیاموزد!
همچنین با fine-tuned کردن آن روی فقط 1٪ از داده های label خوردهی imagenet، به دقت رقابتی خیلی بالا رسیده است.
در بلاگ پست گوگل بیشتر بخوانید:
Advancing Self-Supervised and Semi-Supervised Learning with SimCLR
https://ai.googleblog.com/2020/04/advancing-self-supervised-and-semi.html
#simclr #contrastive_learnig #representation_learning #self_supervised_learning #unsupervised_learning #computer_vision #metric_learning
قبلا در اینجا مقاله و سورس کد(با تنسرفلو) SimpleCLR معرفی شد...
این روش یک رویکرد جدید برای یادگیری self-supervised وsemi-supervised است که بدون نیاز به داده های لیبل خورده بازنماییهای خوبی برای تصویر را میتواند بیاموزد!
همچنین با fine-tuned کردن آن روی فقط 1٪ از داده های label خوردهی imagenet، به دقت رقابتی خیلی بالا رسیده است.
در بلاگ پست گوگل بیشتر بخوانید:
Advancing Self-Supervised and Semi-Supervised Learning with SimCLR
https://ai.googleblog.com/2020/04/advancing-self-supervised-and-semi.html
#simclr #contrastive_learnig #representation_learning #self_supervised_learning #unsupervised_learning #computer_vision #metric_learning
Tensorflow(@CVision)
#مقاله #سورس_کد #CVPR2020 Self-Supervised Scene De-occlusion They developed a self-supervised framework that de-occludes scenes: 1. Extract the order of the objects via pair-wise relations 2. Compose objects to completion (amodal and content) 3. Recompose…
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#سوس_کد #مقاله
[CVPR 2020] 3D Photography using Context-aware Layered Depth Inpainting
🔗Project page:
https://shihmengli.github.io/3D-Photo-Inpainting/
🔗Paper:
https://drive.google.com/file/d/17ki_YAL1k5CaHHP3pIBFWvw-ztF4CCPP/view?usp=sharing
🔗Source code:
https://github.com/vt-vl-lab/3d-photo-inpainting.git
🔗Colab Demo:
https://colab.research.google.com/drive/1706ToQrkIZshRSJSHvZ1RuCiM__YX3Bz
#CVPR2020
[CVPR 2020] 3D Photography using Context-aware Layered Depth Inpainting
🔗Project page:
https://shihmengli.github.io/3D-Photo-Inpainting/
🔗Paper:
https://drive.google.com/file/d/17ki_YAL1k5CaHHP3pIBFWvw-ztF4CCPP/view?usp=sharing
🔗Source code:
https://github.com/vt-vl-lab/3d-photo-inpainting.git
🔗Colab Demo:
https://colab.research.google.com/drive/1706ToQrkIZshRSJSHvZ1RuCiM__YX3Bz
#CVPR2020
#مقاله #سورس_کد #تبدیل_تصویر
Unsupervised Generative Attentional Networks with Adaptive Layer-Instance Normalization for Image-to-Image Translation (ICLR 2020)
با تنسرفلو خودتونو کارتونی کنید:
سورس کد:
https://github.com/taki0112/UGATIT
دموی آنلاین:
https://waifu.lofiu.com/index.html
Unsupervised Generative Attentional Networks with Adaptive Layer-Instance Normalization for Image-to-Image Translation (ICLR 2020)
با تنسرفلو خودتونو کارتونی کنید:
سورس کد:
https://github.com/taki0112/UGATIT
دموی آنلاین:
https://waifu.lofiu.com/index.html