No1：PyTorch Implementation of DeepMind’s BigGAN
对付数学数学模型（GANs）让他们对计算机系统听觉著迷，它是由Lan Goodfellow在一两年前发明者的，而后渐渐产业发展为两个科学研究的总体。
DeepMind今年明确提出了BigGAN的基本概念，时至今日我才透过PyTorch同时实现了它。该存储库还包括预体能训练数学模型（128×128、256×256和512×512）。您只需在带队标识符中加装：
pip install pytorch-pretrained-biggan
除此之外，假如您对BigGAN的学术论文钟爱，热烈欢迎出访下列邮箱，自学更多的科学知识：
No2：NVIDIA’s SPADE
对任何人对广度自学钟爱的人而言，处置影像统计数据的潜能渐渐正式成为两个关键性的不利因素。计算机系统听觉演算法的再次出现和快速产业发展在这一操作过程中充分发挥了非常重要促进作用，而Nvidia是那个应用领域的主要就领导者。他们上看呵呵其在2018年年来的产业发展：
Video-to-Video Translation Technique using PyTorchNVIDIA’s Machine Learning Model Converts a Standard Video into Stunning Slow MotionNVIDIA’s FastPhotoStyle Library Will Make you an Artist而现在有人明确提出了NVIDIA另外的应用方向：在给定输入语义布局的情况下合成真实照片的潜能。它的效果到底好不好？下图的比较提供了两个很好的例子：
SPADE在流行的COCO统计数据集上胜过了现有的方法，上面链接的存储库将承载PyTorch同时实现和此技术的预体能训练数学模型。
No3：SiamMask – Fast Online Object Tracking and Segmentation
此存储库的方法是基于一篇学术论文“ Fast Online Object Tracking and Segmentation: A Unifying Approach（https://arxiv.org/abs/1812.05050）”。这种技术被称为SiamMask ，非常地简单、通用和快捷。那个存储库是siammask（cvpr2019）的官方推理标识符。有关技术细节，请参阅上述学术论文。
No4：3D Human Pose Detection
该github项目代表着姿态检测项目近年来所取得的进步。10年前谁会想到他们能够预测两个人的下一次身体运动呢？
该Github存储库是“使用多视图几何图形的三维人体姿势自监督自学”的PyTorch同时实现。作者开创了一种新的技术，称为外极板姿势，一种自我监督的自学方法估计人体的三维姿势。在体能训练阶段，极板姿态技术从多视图影像估计二维姿态。然后，它使用极线几何来生成三维姿势，然后反过来又被用来体能训练三维姿态估计器。
除此之外，本学术论文也被CVPR 2019大会接受！
No5：DeepCamera – World’s First AutoML Deep Learning Edge AI Platform
在多个方面，这是两个独特的github存储库。这是两个开放源标识符的广度自学数学模型，用于保护他们的隐私。整个Deepcamera基本概念源于自动机器自学（automl）。所以他们甚至不需要任何编程经验就可以体能训练两个新的数学模型。
Deepcamera可以在Android设备上工作，他们还可以将标识符与监控摄像头集成在一起。Deepcamera的标识符还有很多功能，包括：
l 人脸识别
l 人脸检测
l 从移动应用程序控制
l 目标检测
l 运动检测
