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Swin Transformers

keras-io · 工具包

你可以在 Gradio 页面里试用 keras-io 的 Swin Transformer 图像模型，里面带有示例图片。适合想看视觉 Transformer 实际运行的学生和开发者。

Supervised Contrastive Learning

keras-io · 工具包

你可以在浏览器或自己的电脑上，通过 Gradio 页面试用一个做监督对比学习的 Keras 模型。适合想看它实际运行的学生和开发者。

Super Resolution

keras-io · 工具包

在 Gradio 页面里用 Keras 超分辨率模型提高图片的分辨率，附带两张示例图片，适合摄影爱好者、学习者和开发者。

Semi-Supervised Contrastive Learning with SimCLR

keras-io · 工具包

在 Gradio 页面里运行 Keras 团队用 SimCLR 对比学习、只用少量标签训练的图像分类器，附带示例图片，适合机器学习学习者和研究人员。

RandAugment for Image Classification

keras-io · 工具包

在 Gradio 页面里用 Keras 模型演示 RandAugment 这种随机数据增强方法，用于图像分类，附带四张示例图片，适合机器学习学习者。

Pixel CNN MNIST

keras-io · 工具包

在 Gradio 页面里用 Keras 团队的 PixelCNN 模型生成手写数字风格的小图片，适合对图像生成好奇的机器学习学习者。

Augmenting CNNs with attention-based aggregation

keras-io · 工具包

在 Gradio 页面里用在 ImageNette 上训练的、带注意力聚合的 CNN，显示图像分类器决定背后的注意力图，适合机器学习学习者和研究人员。

NeRF

keras-io · 工具包

在 Streamlit 页面里演示 Keras 版 NeRF，也就是能从图片学习三维场景的神经辐射场模型，适合计算机视觉学习者和三维图形爱好者。

Zero DCE Low Light Image Enhancement

keras-io · 工具包

在 Gradio 页面里用 Keras 团队的 Zero-DCE 低光增强模型提亮昏暗的照片，附带示例图片，适合摄影爱好者和学习者。

Involution

keras-io · 工具包

在 Gradio 页面里运行 Keras 团队用 involution 层搭建的图像模型，附带示例图片，适合机器学习学习者和视觉研究人员。

Integrated Gradients

keras-io · 工具包

在 Gradio 页面里用积分梯度方法显示图片的哪些部分推动了模型的预测，附带一张大象照片可以试，适合机器学习学习者和研究人员。

Human Part Segmentation

keras-io · 工具包

在 Gradio 页面里用 Keras 的 DeepLabV3+ 模型标出照片中人物的各个部位，比如四肢和躯干，附带示例图片，适合学习者和计算机视觉开发者。

Flowers Classification MobileViT

keras-io · 工具包

在 Gradio 页面里用 Keras 的小型 MobileViT 模型识别照片里的花的种类，附带示例图片，适合机器学习学习者和植物爱好者。

Deep Dream

keras-io · 工具包

在 Gradio 页面里用 Keras 模型给图片做 DeepDream 效果，附带一张天空照片可以试，适合机器学习学习者和图像爱好者。

Character LSTM

keras-io · 工具包

在 Gradio 页面里运行 Keras 团队的字符级 LSTM 序列到序列模型，一个字符一个字符地把输入文本变成输出文本，适合机器学习学习者。

ESPNet2 ASR Librispeech word vs bpe tokens

jkang · 工具包

在 Gradio 页面里比较同一套 ESPnet2 Conformer 方案的三个英语语音识别模型，分别用 bpe、字符和词单位，附带示例音频，适合语音研究人员和学生。

ESPNet2 ASR Librispeech Conformer (100h)

jkang · 工具包

在 Gradio 页面里用在 100 小时 Librispeech 上训练的 ESPnet2 Conformer 模型把英语语音转成文字，附带示例音频，适合语音研究人员和学生。

Storytelling

jitesh · 工具包

在 Streamlit 页面里用 GPT-2 生成故事，并配合一个情绪分类模型，适合探索带情绪的文本生成的写作者、学生和开发者。

TFM_SimilitudSemantica_Fichero

jfarray · 工具包

在 Gradio 页面里用多语言 BERT 模型比较文本在意思上有多接近，附带一个示例 JSON 文件，适合 NLP 学生和研究人员。

Dialogatexto

jcmachicao · 工具包

在 Streamlit 页面里用两个所列的西班牙语问答模型，从一段文本里回答西班牙语问题，适合西班牙语使用者、学生和想试文档问答的开发者。