Great update to StyleGan2 from Nvidia
https://youtu.be/0zaGYLPj4Kk

ICCV2021 paper: Internal Video Inpainting by Implicit Long-range Propagation

Paper: https://arxiv.org/pdf/2108.01912.pdf

Dataset: https://github.com/Tengfei-Wang/Annotated-4K-Videos

Code: https://github.com/Tengfei-Wang/Implicit-Internal-Video-Inpainting

Physics-based Noise Modeling for Extreme Low-light Photography

Github: https://github.com/Vandermode/ELD

Paper: https://arxiv.org/abs/2108.02158v1

While I was feeding my 9 cats new awesome achievement came up - people learned how to create working artificial neuron
https://interestingengineering.com/artificial-neuron-retains-electronic-memories

Good implementation for face recognition, and landmark detection
ArcFace, CosFace, SubCenter-ArcFace, VPL, Partial-FC

https://github.com/deepinsight/insightface

Data Phoenix is your best friend in learning and growing in the data world 🌍

They publish digest, organize events and help expand the frontiers of your knowledge in ML, CV, NLP, and other aspects of AI.

Follow this channel to be on board with the latest news - https://tttttt.me/DataPhoenix

NLP Data cleaning methods overview (russian)
https://habr.com/ru/company/ru_mts/blog/571606/

Paint Transformer: Feed Forward Neural Painting with Stroke Prediction

Paper: https://arxiv.org/abs/2108.03798

Github: https://github.com/huage001/painttransformer

30 сентября на Цифровом четверге X5 эксперты рынка поговорят о Data-Driven подходе – что это, новый эффективный инструмент или дань моде? А также поразмышляют, могут ли алгоритмы заменить человека или за цифрой все же должен кто-то следить?

Среди спикеров Антон Мироненков из X5 Group, Кирилл Меньшов из Ростелекома и Анатолий Старостин из Яндекс.Музыки и Кинопоиска. Модератор – Роман Нестер (НИУ ВШЭ, Segmento).

Обсуждение будет онлайн, присоединиться можно бесплатно по предварительной регистрации. Подробности по ссылке.

Test of popular face enchancers (GPEN, DFDNet, GFPGAN, PSFR-GAN)
https://colab.research.google.com/github/deepartist/DeepFaceLab-Tools/blob/main/DFL_Upscaling_Tools_deepartist.ai_AT_gmail.com.ipynb

Robust High-Resolution Video Matting with Temporal Guidance

Human Matting on Any Videos | Real-time 4K 70FPS+ and HD 100FPS+

https://peterl1n.github.io/RobustVideoMatting/#/

Київ. 10-12 ВЕРЕСНЯ 2021

Хочу нагадати що до 5 вересня ще є шанс потрапити на топовий ML хакатон цього року WILD WILD HACK by Reface & Pawa в ролі учасника а також в ролі ментора.
Буде неймовірна туса найцікавіших людей зі сфери, круті призи, і двіжове афтепаті (хто не знає як гуляють в Reface - раджу глянути відео з попереднього поста про корпоратив 😉 )
В пості крінджовий відосик-запрошення, а ось лінка на детальну інфу по хакатону

https://ain.ua/special/wildwildhack/

Object detection with SwinTransformer

Paper:
https://arxiv.org/pdf/2103.14030.pdf

Github:
https://github.com/SwinTransformer/Swin-Transformer-Object-Detection

Demo:
https://www.youtube.com/watch?v=FQVS_0Bja6o

Офлайн воркшоп Олександра Проскуріна: “Financial machine learning workshop: Using Mlfinlab, PortfolioLab and ArbitrageLab to create trading strategies”.

Промокод на знижку 15%: FOR_MLWORLD

2 вересня відбудеться офлайн воркшоп “Financial machine learning workshop: Using Mlfinlab, PortfolioLab and ArbitrageLab to create trading strategies” з Олександром Проскуріним.
Спікер: Олександр Проскурін, Co-Founder and CIO at Principia Invest, Co-Founder at Hudson and Thames Quantitative Research.
Реєстрація за посиланням у шапці профілю🙌🏻

Програма воркшопу:
Mlfinlab:
- Data Structures: стискання трейдів у бари (час, долар, обсяг), Futures Roll
- Labelling: labelling з потрійним бар'єром та тренд сканнінг. Побудова трендової системи на BTCUSD.
- Feature importance analysis: факторний аналіз з використанням MDI, MDA, на прикладі торгової стратегії на BTCUSD
Portfolio lab:
- Створення інвестиційних портфелів з використанням ML технік та portfolio lab: алгоритми HRP, HERC, NCO
- Видалення шуму з корреляційних матриць.
- Використання Mlfinlab для отримання ключової статистики стратегії: Sharpe, Probabilistic Sharpe, Max Drawdown тощо.

Деталі та реєстрація: https://bit.ly/3z0Taj8

Some tricks to improve StyleGAN2 quality

https://github.com/l4rz/scaling-up-stylegan2

Пример как можно заюзать CLIP для генерации вот таких прикольных картинок используя диферинциируемую кривую)

https://colab.research.google.com/drive/14lDz-t_th82QghkPf3c0eUkVYjtAebpm?usp=sharing

Colab for generating cool pixel art https://colab.research.google.com/github/tg-bomze/collection-of-notebooks/blob/master/Text2PixelArt.ipynb

That very sad but this can be last article in a distill.pub.
As for me its the best ever publication, that i saw.

https://distill.pub/2021/gnn-intro/