@facematch_bot - смотри что нашел! 😊 только КЗ

#facerecognition

Non Hair FFHQ portraits dataset (6000+)

A collection of neural network-generated stylegan-2 human faces that have had their hair removed. These can be used to create realistic photos of non-existent people more easily and quickly.


https://github.com/oneThousand1000/non-hair-FFHQ

Yandex Research открывает резидентскую программу по машинному обучению ML Residency.

Стать участником могут как студенты, так и опытные исследователи из смежных областей. Единственное условие — наличие фундаментального образования. В программу входят исследования и разработка решений в компьютерном зрении, речевых и диалоговых системах под научным руководством сотрудников Yandex Research. А еще участники смогут публиковать статьи с результатами работ и участвовать в международных конференциях по темам ML.

Приятный бонус – работа оплачивается.

Если вы хотите углубиться в изучение ML и получить новый опыт, очень рекомендую обратить внимание.

#реклама

Создать шум из данных – легко, создание же данных из шума есть генеративное моделирование.

Кулибин lucudrains, известный чемпион по скоростной имплементации статей без кода, уже начал в открытую реализовывать DALLE-2 на питорче. Это ваш звездный час, чтобы кинуть пул-реквест, и стать успешным. Любой вклад будет оценен научным комьюнити.

https://github.com/lucidrains/DALLE2-pytorch

Выкатили код LiT🔥: Новационный подход contrastive-tuning от Google Research, Brain Team, Zurich обходит CLIP и ALIGN

Помните, в ноябре 2021го выходила статья LiT🔥?
Сегодня стал доступен не только код, но и блог пост в googleblog, colab и онлайн демо, которое, кстати, очень и очень удачно демонстрирует силу подхода на известных примерах и контрпримерах!

🔓 В CLIP и текстовая и визуальная “башня” контрастив модели учились с нуля. u - unlocked from-scratch

🔐 Возникает вопрос: не будет ли лучше взять претрейны моделей (e.g.: ResNet, ViT, MLP-Mixer), и дальше файнтюнить их в режиме contrastive language–image? U - unlocked from a pre-trained model

🔒 Авторы показали, что лучше всего работает подход с полностью замороженной визуальной “башней”!

Модель ViT-G/14, обученная в режиме contrastive-tuning LiT, обходит такой же CLIP в zero-shot на ImageNet: 84.5% vs 76.2%, соответсвенно.

📄 Paper LiT🔥
🎲 Online Demo
📇 Google Blog
💻 LiT code
🔮 LiT Colab

🐂 DALL-E 2 Picasso's deconstruction

«Бык» Пабло Пикассо — это серия литографий, созданных в 1945 году. На ней изображен бык в стадиях "абстракции", если позволите, начиная с достаточно реалистичного изображения и заканчивая всего лишь несколькими линиями.

На видео интерполяция (последовательный переход между изображениями) и галлюцинация выполненная на тему деконструкции Пикассо при помощи нейронной сети DALL-E 2 от OpenAI.

p.s.: Технически все очень просто: картинки со всеми стадиями абстракции «Быка» Пикассо проходят через CLIP для получения их векторов, между которыми и создается интерполяция, а затем рендеринг через unCLIP и 2 диффузионных апскейлера.

Предоставляем исходный код бота по определению языка в тексте.

Для запуска необходим python, не ниже 3.6.
Необходимые библиотеки: requirements.txt

установить библиотеки можно командой:
python3 -m pip install -r requirements

Бот будет остановлен.

#OSINT #BIGDATA Системы позволяющие анализировать большие массивы данных, содержащихся в файлах различных форматов. Пригодится для поиска по разрозненным базам данных, выделения сущностей (телефонов, электронных ящиков, IP-адресов и т.п.) из групп файлов. Весьма полезное приобретение.

├datashare на GitHub
├Архивариус 3000
├dtsearch
├Доктор Ватсон
├docfetcher
└astrogrep

@tomhunter | атакующая безопасность

Z-scoring for simple and fast anomaly detection
Anomaly detection is a fairly common problem that covers many scenarios, from financial fraud to computer network failures. Some problems require complex machine learning models, but most often some simpler and cheaper methods are sufficient. For example, you have sales data over a period of time where you want to flag days with abnormally high volumes or highlight customers with abnormally high credit card swipes for risk testing.
For such cases, a simple statistical method of marking outliers, called Z-scoring, will do. The score is equal to the difference between the current and mean values, divided by the standard deviation. Z-scoring assumes the classical normal distribution of random variables. Converting nominal scale values to a logarithmic scale will improve the ability of most ML models to discern relationships and improve the ability of Z-scores to flag outliers.

In practice the implementation of Z-score is very simple: it can be written as a small software script or even a set of SQL queries to quickly get a lightweight MVP and quickly test a hypothesis.
https://towardsdatascience.com/anomaly-detection-in-sql-2bcd8648f7a8

Pygal - это одна из самых простых, но в то же время мощных библиотек для построения всевозможных графиков.
График тут построить можно всего одной строчкой кода, например:

pygal.Bar()(1, 3, 3, 7)(1, 6, 6, 4).render()

Причем Pygal делает экспорт графиков в SVG.
И это на самом деле крайне удобно.

Ставится командой pip install pygal
Документация и примеры кода здесь.

​DeepFaceLab – Набор python-проектов для создания DeepFake

В наборе вы найдете софт для создания множества эффектов - начиная от изменения возраста персонажа на видео до замены головы

GitHub | #Python #Interesting #Useful