#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
Forwarded from DLeX: AI Python (Farzad 🦅)
یه منبع عالی از بهترین مقاله های مربوط به text summarization:
https://github.com/neulab/Text-Summarization-Papers
#یادگیری_ماشین #منابع #مقاله #داده_کاوی #علم_داده
پ.ن: با تشکر از دکتر اله یاری
❇️ @AI_Python
🗣 @AI_Python_arXiv
✴️ @AI_Python_EN
https://github.com/neulab/Text-Summarization-Papers
#یادگیری_ماشین #منابع #مقاله #داده_کاوی #علم_داده
پ.ن: با تشکر از دکتر اله یاری
❇️ @AI_Python
🗣 @AI_Python_arXiv
✴️ @AI_Python_EN
#مقاله #ICLR2020
You Only Train Once: Loss-Conditional Training of Deep Networks
https://openreview.net/pdf?id=HyxY6JHKwr
You Only Train Once: Loss-Conditional Training of Deep Networks
https://openreview.net/pdf?id=HyxY6JHKwr
#مقاله
Optimizing Multiple Loss Functions with Loss-Conditional Training
ایده ی جالب این مقاله اینه که برای برخی از کاربردها نظیر style transfer و یا image compression و یا ... که چند تا loss مختلف داریم، قبلا مجبور بودیم ضریب هر loss را تعیین کنیم و بعد آموزش بدیم و این ضریب روی خروجی تاثیر داشت.
مثلا در بحث image compression ممکن بود تنظیم این ضریب روی کیفیت عکس و حجم اثر بزاره، مثلا در یک طرف کیفیت بالا و حجم بالا و در طرف مقابل کیفیت پایین و حجم پایین
حالا فکر کنید اگر شبکه عصبی برای کاهش حجم عکس در 3 حالت مختلف ( خیلی کاهش حجم - متوسط - کاهش حجم کم) میخواستیم باید 3 شبکه آموزش میدادیم و ذخیره میکردیم.
در این مقاله گفته فقط یک شبکه ترین کنیم و پارامترهای اینچنینی را بعد از آموزش روش کنترل داشته باشیم.
https://ai.googleblog.com/2020/04/optimizing-multiple-loss-functions-with.html
مرتبط با مقاله:
https://t.me/cvision/1884
Optimizing Multiple Loss Functions with Loss-Conditional Training
ایده ی جالب این مقاله اینه که برای برخی از کاربردها نظیر style transfer و یا image compression و یا ... که چند تا loss مختلف داریم، قبلا مجبور بودیم ضریب هر loss را تعیین کنیم و بعد آموزش بدیم و این ضریب روی خروجی تاثیر داشت.
مثلا در بحث image compression ممکن بود تنظیم این ضریب روی کیفیت عکس و حجم اثر بزاره، مثلا در یک طرف کیفیت بالا و حجم بالا و در طرف مقابل کیفیت پایین و حجم پایین
حالا فکر کنید اگر شبکه عصبی برای کاهش حجم عکس در 3 حالت مختلف ( خیلی کاهش حجم - متوسط - کاهش حجم کم) میخواستیم باید 3 شبکه آموزش میدادیم و ذخیره میکردیم.
در این مقاله گفته فقط یک شبکه ترین کنیم و پارامترهای اینچنینی را بعد از آموزش روش کنترل داشته باشیم.
https://ai.googleblog.com/2020/04/optimizing-multiple-loss-functions-with.html
مرتبط با مقاله:
https://t.me/cvision/1884
research.google
Optimizing Multiple Loss Functions with Loss-Conditional Training
Posted by Alexey Dosovitskiy, Research Scientist, Google Research In many machine learning applications the performance of a model cannot be summ...
#مقاله #سورس_کد
#TailorGAN: Making User-Defined Fashion Designs
project page:
https://www.cs.rochester.edu/~cxu22/r/tailorgan/
paper:
https://arxiv.org/pdf/2001.06427.pdf
code:
https://github.com/gli-27/TailorGAN
#TailorGAN: Making User-Defined Fashion Designs
project page:
https://www.cs.rochester.edu/~cxu22/r/tailorgan/
paper:
https://arxiv.org/pdf/2001.06427.pdf
code:
https://github.com/gli-27/TailorGAN
#مقاله
High-Resolution Image Inpainting with Iterative Confidence Feedback and Guided Upsampling
Online demo:
http://47.57.135.203:2333
Project page:
https://zengxianyu.github.io/iic/#web-app
Paper:
https://arxiv.org/pdf/2005.11742.pdf
#Inpainting
High-Resolution Image Inpainting with Iterative Confidence Feedback and Guided Upsampling
Online demo:
http://47.57.135.203:2333
Project page:
https://zengxianyu.github.io/iic/#web-app
Paper:
https://arxiv.org/pdf/2005.11742.pdf
#Inpainting
#مقاله #سورس_کد #مدل
Big Transfer (BiT): General Visual Representation Learning
https://arxiv.org/pdf/1912.11370.pdf
https://github.com/google-research/big_transfer
همین الان در کولب تست کنید:
https://colab.research.google.com/github/google-research/big_transfer/blob/master/colabs/big_transfer_tf2.ipynb
Big Transfer (BiT): General Visual Representation Learning
https://arxiv.org/pdf/1912.11370.pdf
https://github.com/google-research/big_transfer
همین الان در کولب تست کنید:
https://colab.research.google.com/github/google-research/big_transfer/blob/master/colabs/big_transfer_tf2.ipynb
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#مقاله #سورس_کد
NeRF++: Analyzing and Improving Neural Radiance Fields
https://arxiv.org/abs/2010.07492
https://github.com/Kai-46/nerfplusplus
NeRF++: Analyzing and Improving Neural Radiance Fields
https://arxiv.org/abs/2010.07492
https://github.com/Kai-46/nerfplusplus
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#مقاله
همگامسازی دو ویدیو با یادگیری عمیق
Representation Learning via Global Temporal Alignment and Cycle-Consistency
📝Paper: https://arxiv.org/abs/2105.05217
💻Code: https://github.com/hadjisma/VideoAlignment (not released!)
همگامسازی دو ویدیو با یادگیری عمیق
Representation Learning via Global Temporal Alignment and Cycle-Consistency
📝Paper: https://arxiv.org/abs/2105.05217
💻Code: https://github.com/hadjisma/VideoAlignment (not released!)
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#مقاله #سورس_کد
Body2Hands: Learning to Infer 3D Hands from Conversational Gesture Body Dynamics
pdf: https://arxiv.org/pdf/2007.12287.pdf
abs: https://arxiv.org/abs/2007.12287
Project page: http://people.eecs.berkeley.edu/~evonne_ng/projects/body2hands/
Code & pretrained model: https://github.com/facebookresearch/body2hands
#Body2Hands
Body2Hands: Learning to Infer 3D Hands from Conversational Gesture Body Dynamics
pdf: https://arxiv.org/pdf/2007.12287.pdf
abs: https://arxiv.org/abs/2007.12287
Project page: http://people.eecs.berkeley.edu/~evonne_ng/projects/body2hands/
Code & pretrained model: https://github.com/facebookresearch/body2hands
#Body2Hands
#خبر #نوروساینس #مقاله
مغز ویژگی های مرتبط با چهره را به صورت فاکتورهای معنا دار نظیر سن و ... را در سطح single neuron کد میکند
Unsupervised deep learning shows that the brain disentangles faces into semantically meaningful factors, like age or a given smile, at the single neuron level.
https://www.nature.com/articles/s41467-021-26751-5
مغز ویژگی های مرتبط با چهره را به صورت فاکتورهای معنا دار نظیر سن و ... را در سطح single neuron کد میکند
Unsupervised deep learning shows that the brain disentangles faces into semantically meaningful factors, like age or a given smile, at the single neuron level.
https://www.nature.com/articles/s41467-021-26751-5