BoT-SORT
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BoT-SORT: Robust Associations Multi-Pedestrian Tracking
- YOLOX & YOLOv7 support
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機械学習 · GitHub
モデルの学習・評価・推論に使うフレームワークを探し、注目度を比較できます。
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機械学習、自然言語処理、コンピュータービジョン、レコメンダーシステムに関するプロジェクトアイデアを厳選したリスト
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スケーラブルで使いやすいニューラルネットワーク予測アルゴリズム 🧠。
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統計モデルと計量経済モデルによる、⚡️超高速の予測。
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一款简单易用和高性能的AI部署框架 | An Easy-to-Use and High-Performance AI Deployment Framework
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『ニューラルネットワークとディープラーニング：事例と実践』第2版：PyTorchの実践10章、Notebook、テスト、電子書籍。
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最先端の Physics-ML 手法を用いて深層学習モデルの構築、トレーニング、ファインチューニングを行うためのオープンソース深層学習フレームワーク
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Tengineは、組み込みデバイス向けの軽量・高性能・モジュール式推論エンジンです
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Transformerモデル向けの高速推論エンジン
- Fast and efficient execution on CPU and GPUThe execution is significantly faster and requires less resources than general-purpose deep learning frameworks on supported models and tasks thanks to many advanced optimizations: layer fusion, padding removal, batch reordering, in-place operations, caching mechanism, etc.
- Quantization and reduced precisionThe model serialization and computation support weights with reduced precision: 16-bit floating points (FP16), 16-bit brain floating points (BF16), 16-bit integers (INT16), 8-bit integers (INT8) and AWQ quantization (INT4).
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Comprehensive optical design, optimization, and analysis in Python, including GPU-accelerated and differentiable ray tracing via PyTorch.
- 🛠️ Design & Modeling - Configure fields, wavelengths, apertures. Build systems using spherical, aspheric, conic, and freeform surfaces.
- 🧮 Differentiable Core - Switch between NumPy (CPU) and PyTorch (GPU/autograd) seamlessly for hybrid physics-ML workflows.