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/

This guy https://twitter.com/altsoph created awesome animations based on that net that i posted before. Really amazing

Textless NLP: Generating expressive speech from raw audio

https://ai.facebook.com/blog/textless-nlp-generating-expressive-speech-from-raw-audio

Demo: https://speechbot.github.io/gslm/index.html

Paper: https://arxiv.org/abs/2102.01192

GitHub: https://github.com/pytorch/fairseq/tree/master/examples/textless_nlp/gslm

StyleNeRF: A Style-based 3D Aware Generator for High-resolution Image Synthesis

https://openreview.net/forum?id=iUuzzTMUw9K

NVIDIA DGX A100 уже в Selectel!

NVIDIA DGX A100 — самое быстрое в мире решение для работы с ML и AI мощностью 5 петафлопс. Он отлично подойдет, если производительности обычных серверов уже не хватает, а современные задачи требуют высокопроизводительных вычислений.

Оставляйте заявку на нашем сайте, чтобы протестировать систему бесплатно: https://slc.tl/bwQ9m

Вместе с DGX A100 вы получите:
◾️Помощь с настройкой и тестированием от @Selectel и Forsite;
◾️Единую систему всех задач ИИ;
◾️Высокую плотность вычислений и производительность;
◾️Встроенную технологию безопасности — от контейнера до чипа.

MIT Researchers Open-Source Approximate Matrix Multiplication Algorithm MADDNESS.
https://www.infoq.com/news/2021/10/mit-matrix-multiplication/

8-bit Optimizers via block-wise quantization

Paper:
https://arxiv.org/abs/2110.02861

Github:
https://github.com/facebookresearch/bitsandbytes

Grokking: Generalization Beyond Overfitting on Small Algorithmic Datasets

https://mathai-iclr.github.io/papers/papers/MATHAI_29_paper.pdf

High Fidelity Image Generation Using Diffusion Models

https://ai.googleblog.com/2021/07/high-fidelity-image-generation-using.html?m=1

Free book about Bayesian Optimization. Looks good to me

https://bayesoptbook.com/