Моя версия блокнота VQGAN+CLIP добралась до 🤗 Spaces.
Поиграться можно хоть с телефона
#text2image #GAN #CLIP #demo
Поиграться можно хоть с телефона
#text2image #GAN #CLIP #demo
Twitter
AK
VQGAN + CLIP public now on @huggingface Spaces using @Gradio link: huggingface.co/spaces/akhaliq…
Тэги доступные в канале на данный момент:
#alphafold2, #astronomy, #audio, #augmentation, #automl, #bayes, #biology, #botany, #captioning, #categorical, #chemistry, #classification, #clip, #cnn, #code, #community, #competition, #compression, #conference, #contrastivelearning, #course, #datasets, #debugging, #demo, #depth, #detection, #diffusion, #dilation, #dimensionality, #distillation, #earthscience, #economics, #explainability, #gan, #generative, #geometric, #gnn, #gpt, #gpu, #graph, #hardware, #holdontoyoirpapers, #image2text, #images, #inference, #joke, #julia, #jupyterlab, #jupyterlite, #labeling, #latex, #lnl, #medicine, #metrics, #mlp, #money, #multimodal, #nas, #news, #nlp, #noise, #novelviews, #optimizer, #outliers, #physics, #presentation, #python, #resnet, #resources, #rl, #rnn, #rocauc, #science, #scientificml, #segmentation, #SSL, #XAI, #separation, #sequences, #signal, #social, #sound, #speech, #styletransfer, #superresolution, #tabular, #text2image, #theory, #torrent, #training, #transformer, #translate, #tutorial, #twominutespapers, #video, #visualization, #waveforms, #гумунитарии, #дьяконов, #книги, #отборочные
#alphafold2, #astronomy, #audio, #augmentation, #automl, #bayes, #biology, #botany, #captioning, #categorical, #chemistry, #classification, #clip, #cnn, #code, #community, #competition, #compression, #conference, #contrastivelearning, #course, #datasets, #debugging, #demo, #depth, #detection, #diffusion, #dilation, #dimensionality, #distillation, #earthscience, #economics, #explainability, #gan, #generative, #geometric, #gnn, #gpt, #gpu, #graph, #hardware, #holdontoyoirpapers, #image2text, #images, #inference, #joke, #julia, #jupyterlab, #jupyterlite, #labeling, #latex, #lnl, #medicine, #metrics, #mlp, #money, #multimodal, #nas, #news, #nlp, #noise, #novelviews, #optimizer, #outliers, #physics, #presentation, #python, #resnet, #resources, #rl, #rnn, #rocauc, #science, #scientificml, #segmentation, #SSL, #XAI, #separation, #sequences, #signal, #social, #sound, #speech, #styletransfer, #superresolution, #tabular, #text2image, #theory, #torrent, #training, #transformer, #translate, #tutorial, #twominutespapers, #video, #visualization, #waveforms, #гумунитарии, #дьяконов, #книги, #отборочные
MedCLIP
Позволяет осуществлять поиск по медицинским изображениям.
Поиграть можно тут 👉
Онлайн-демо
#CLIP #images #medicine #multimodal #demo
Позволяет осуществлять поиск по медицинским изображениям.
Поиграть можно тут 👉
Онлайн-демо
#CLIP #images #medicine #multimodal #demo
huggingface.co
Medical image retrieval using a CLIP model - a Hugging Face Space by kaushalya
Discover amazing ML apps made by the community
AI Шеф-повар 👨🍳.
Посмотрите какая крутая штука!!! Выбираете себе повара, даёте ему ингредиенты и он генерирует рецептик и даже показывает, как блюдо будет выглядеть.
🤗 Онлайн-демо (можно играться с телефона)
#generative #images #multimodal #nlp #transformer #demo
Посмотрите какая крутая штука!!! Выбираете себе повара, даёте ему ингредиенты и он генерирует рецептик и даже показывает, как блюдо будет выглядеть.
🤗 Онлайн-демо (можно играться с телефона)
#generative #images #multimodal #nlp #transformer #demo
Huggingface 🤗 Spaces.
Spaces - это простой способ разместить демо приложение ML в интернете.
Поддерживают два замечательных SDK, которые позволяют создавать классные приложения на Python: Streamlit и Gradio.
Документация к Spaces
В настоящее время каждая среда ограничена 16 ГБ ОЗУ и 8 ядрами ЦП.
Для подписчиков hf.co Pro или Organization (план Lab или Startup), Spaces могут получить один GPU T4 на индивидуальной основе.
#demo #resources #gpu
Spaces - это простой способ разместить демо приложение ML в интернете.
Поддерживают два замечательных SDK, которые позволяют создавать классные приложения на Python: Streamlit и Gradio.
Документация к Spaces
В настоящее время каждая среда ограничена 16 ГБ ОЗУ и 8 ядрами ЦП.
Для подписчиков hf.co Pro или Organization (план Lab или Startup), Spaces могут получить один GPU T4 на индивидуальной основе.
#demo #resources #gpu
AI Dungeon 👹
Текстовая ролевая игра типа Dungeon & Dragons, только вместо гейм-мастера человека - гейм-мастер GPT-3.
У вас есть полная свобода действий. Можно делать вообще что угодно! Игра очень захватывает, а если что-то идет не так - можно последние действия отменить или даже резетнуть GPT.
Играть тут
#nlp #game #gpt #demo
Текстовая ролевая игра типа Dungeon & Dragons, только вместо гейм-мастера человека - гейм-мастер GPT-3.
У вас есть полная свобода действий. Можно делать вообще что угодно! Игра очень захватывает, а если что-то идет не так - можно последние действия отменить или даже резетнуть GPT.
Играть тут
#nlp #game #gpt #demo
MDETR: Modulated Detection for End-to-End Multi-Modal Understanding
Если по простому - даёте любую фотографию или картинку, пишете текстом что вы хотите на ней найти (например розовый слоник в балетной пачке) и сеть выдаёт координаты этого объекта. Попробуйте сами на Spaces
Если по умному - этот репозиторий содержит код и ссылки на предобученные модели для MDETR (Modulated DETR) для претренинга на данных, содержащих выровненный текст и изображения с аннотациями, а также для файнтюнинга на задачах, требующих тонкого понимания изображения и текста.
Сайт
GitHub
Colab
ArXiv
Демо на Spaces
#multimodal #demo #nlp #images #detection
Если по простому - даёте любую фотографию или картинку, пишете текстом что вы хотите на ней найти (например розовый слоник в балетной пачке) и сеть выдаёт координаты этого объекта. Попробуйте сами на Spaces
Если по умному - этот репозиторий содержит код и ссылки на предобученные модели для MDETR (Modulated DETR) для претренинга на данных, содержащих выровненный текст и изображения с аннотациями, а также для файнтюнинга на задачах, требующих тонкого понимания изображения и текста.
Сайт
GitHub
Colab
ArXiv
Демо на Spaces
#multimodal #demo #nlp #images #detection
Kaggle: Brain Tumor Radiogenomic Classification
Цель этой задачи - предсказать состояние генетического биомаркера, важного для лечения рака мозга.
Каждый независимый случай имеет специальную папку, обозначенную пятизначным номером. В каждой из этих папок "case" есть четыре подпапки, каждая из которых соответствует каждому из структурных мультипараметрических МРТ (mpMRI) сканов в формате DICOM.
GitHub
Блокнот с решением на Kaggle
#datasets #demo #3d #ScientificML #images #medicine
Цель этой задачи - предсказать состояние генетического биомаркера, важного для лечения рака мозга.
Каждый независимый случай имеет специальную папку, обозначенную пятизначным номером. В каждой из этих папок "case" есть четыре подпапки, каждая из которых соответствует каждому из структурных мультипараметрических МРТ (mpMRI) сканов в формате DICOM.
GitHub
Блокнот с решением на Kaggle
#datasets #demo #3d #ScientificML #images #medicine
Awesome Colab Notebooks
Большая подборка колабов на различные темы, от DeepFake до NeuralART
https://github.com/amrzv/awesome-colab-notebooks
#demo
Большая подборка колабов на различные темы, от DeepFake до NeuralART
https://github.com/amrzv/awesome-colab-notebooks
#demo
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
ByteTrack 👀
Многообъектное отслеживание (MOT) работает путём определения границ и идентификации объектов в видео. Большинство методов определяют один и тот же ли это объект на разных кадрах путем объединения блоков обнаружения, чьи оценки превышают пороговое значение. Объекты с низкой оценкой обнаружения, например, перекрытые объекты, просто отбрасываются, что приводит к пропуску истинных объектов и фрагментации траекторий.
В статье, авторы объясняют, что так делать не надо, а надо брать объекты с вообще всеми оценками, а потом их перевешивать.
📎 Статья
🖥 Код
🤩 Онлайн-демо
P.S.: демка работает только с фото, но на гитхабе код норм для видео.
#video #tracking #demo
Многообъектное отслеживание (MOT) работает путём определения границ и идентификации объектов в видео. Большинство методов определяют один и тот же ли это объект на разных кадрах путем объединения блоков обнаружения, чьи оценки превышают пороговое значение. Объекты с низкой оценкой обнаружения, например, перекрытые объекты, просто отбрасываются, что приводит к пропуску истинных объектов и фрагментации траекторий.
В статье, авторы объясняют, что так делать не надо, а надо брать объекты с вообще всеми оценками, а потом их перевешивать.
📎 Статья
🖥 Код
🤩 Онлайн-демо
P.S.: демка работает только с фото, но на гитхабе код норм для видео.
#video #tracking #demo