Библиотеки, написанные на Jupyter Notebook

examples

📝 Примеры отслеживания экспериментов, реестра моделей, управления версиями данных и мониторинга обучения модели машинного обучения в прямом эфире на neptune.ai (от neptune-ai).

48
MIT

Arabic-Handwritten-Images-Recognition

Модель глубокого обучения для простой классификации арабских букв и цифр.

48
MIT

dsse

Спецификация методов и форматов подписи, используемых в проектах Secure Systems Lab.

47
Apache License 2.0

eigenlearning

кодовая база для «Теории индуктивного смещения и обобщения регрессии ядра и широких нейронных сетей».

47

Traffic-Sign-Recognition-with-Deep-Learning-CNN

Распознавание дорожных знаков с помощью глубокого обучения CNN.

47
Apache License 2.0

Google-Colab-Shell

Теперь вы можете открыть оболочку в Google Collab.

46
Apache License 2.0

StableDiffusionUI_SageMakerSL

Блокнот для запуска веб-интерфейса Automatic1111 Stable Diffusion в SageMaker Studio Lab.

46

dl-colab-notebooks

Попробуйте модели глубокого обучения онлайн в Google Colab.

46

strv-ml-mask2face

Виртуально снимите лицевую маску, чтобы увидеть, как человек выглядит под ней.

45
MIT

Webcam_QR_Detector

Использование веб-камеры для чтения одномерных штрих-кодов и QR-кодов из Python 2 и 3.

45

Real-time-Object-Detection-for-Autonomous-Driving-using-Deep-Learning

Мой проект «Компьютерное зрение» из моего курса «Компьютерное зрение» (осень 2020 г.) в Университете Гёте во Франкфурте, Германия. Сравнение производительности современных алгоритмов обнаружения объектов YOLO и Faster R-CNN на основе набора данных Berkeley DeepDrive (BDD100K).