CoreNet

O CoreNet é uma biblioteca para treinamento de redes neurais profundas.

Produto ComumProgramaçãoAprendizado ProfundoRedes Neurais

O CoreNet é um pacote de ferramentas para redes neurais profundas que permite que pesquisadores e engenheiros treinem modelos de pequena e grande escala, tanto padrão quanto inovadores, para diversas tarefas, incluindo modelos básicos (como CLIP e LLM), classificação de objetos, detecção de objetos e segmentação semântica.

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CoreNet Alternativas

CoreNet — O CoreNet é uma biblioteca para treinamento de redes neurais profundas.

MLGym — O MLGym é uma nova estrutura e benchmark para avançar a pesquisa de agentes de IA.

Procyon AI Computer Vision Benchmark — Ferramenta de benchmark para avaliar o desempenho de motores de inferência de IA em PCs com Windows ou Apple Mac.

TryOffAnyone — Modelo de aprendizado profundo para gerar imagens de tecido plano a partir de imagens de pessoas vestidas.

StableAnimator — Ferramenta de composição de animação de retrato de alta qualidade com preservação de identidade.

LLaMA-Mesh — União de modelos de linguagem e geração de malha 3D

diffusion-e2e-ft — Ferramenta de ajuste fino de modelos de difusão condicional de imagens

zero_to-gpt — Aprenda aprendizado profundo do zero, implementando o modelo GPT

x-flux — Conjunto de scripts de treinamento de modelos de aprendizado profundo

VGGSfM — Técnica de reconstrução 3D impulsionada por aprendizado profundo

MASt3R — Modelo avançado de correspondência de imagens 3D

Curso Online de IA — Oferece os melhores recursos sobre inteligência artificial, ensinando aprendizado de máquina, ciência de dados e processamento de linguagem natural.

FRESCO — Projeto de artigo para a conferência CVPR 2024, focando em um método de correspondência espaço-temporal para tradução de vídeo zero-shot.

DUSt3R — Reconstrução 3D estereoscópica densa sem necessidade de calibração da câmera

V-JEPA — O próximo passo em inteligência de máquina avançada

YOLOv8 — Modelo de Detecção e Rastreamento de Objetos YOLOv8

VisFusion — Reconstrução de cena 3D baseada em vídeo

GLIGEN — Modelo de geração de imagens baseado em prompts aberto

Vision Mamba — Framework de aprendizado de representação visual eficiente baseado em um modelo de espaço de estados bidirecional.

FMA-Net — Modelo de aprendizado profundo para super-resolução e desfoque de vídeo

Neuralhub — Uma plataforma de aprendizado profundo em IA, oferecendo modelos e ferramentas abrangentes para construir uma comunidade inovadora em IA.

syn-rep-learn — Aprendizagem de modelos de representação visual a partir de dados sintéticos

Wild2Avatar — Novo desenvolvimento em renderização de imagens de robôs

MindOne — MindOne: Ferramenta de geração de IA completa

AXLearn — Framework unificado de treinamento de aprendizado profundo

YOLO-NAS Pose — Uma biblioteca de código aberto para treinar modelos de visão computacional em PyTorch.

Microsoft Cognitive Toolkit — Ferramenta de aprendizado profundo distribuída de código aberto

ResFields — Redes Neurais de Campo Residual para representação eficiente de sinais espaço-temporais complexos

Segment Anything — Ferramenta online de recorte de IA capaz de recortar qualquer objeto em qualquer imagem.