Cachette de simples implémentations Pytorch de problèmes de ML courants. Les objectifs de ce dépôt sont:
- Faire sortir rapidement des scripts, même sans frontend support (Entrée bienvenue); Certains peuvent être étendus en projets complets
- Établir des références de code sur la façon de mettre en œuvre des architecures courantes et / ou de gérer les données d'entrée / sortie des modèles populaires pré-tracés, ainsi que de les adapter à de nouveaux problèmes
Vision par ordinateur
- Détection et reconnaissance du visage: basé sur https://github.com/timesler/facenet-pytorch/
- À faire: Créer un visage DB (peut-être Vector DB?)
- Classification des maladies des plantes: classificateur CNN simple avec la torsion de la prise des espèces végétales comme entrée à côté de l'image (formée sur levillage de plantes)
- À faire: segmentation de l'image
- À faire: détection d'objets
CHIFFON
- Recherche sémantique de la base de données de films: basée sur le didacticiel de FreeCodeCamp (https://www.youtube.com/watch?v=jebdfgqraua), réimplémenté pour utiliser FAISS et une instance mongodb locale pour une meilleure raison que moi ne pas avoir pris la peine de mettre en place une instance Atlas. Un autre, plus intéressant. (WIP)
Pivot
- Lora Finetuning Script: basé sur https://www.youtube.com/watch?v=US5ZFP16PAU&t=211s (WIP)
- Script Qlora Finetuning: basé sur https://www.youtube.com/watch?v=xpokb3USMKC (WIP)
