ML START. Машинное обучение. Настоящее и будущее нейронных сетей

Отвлечемся от сугубо технических вопросов и посмотрим на то, какие нейросетевые архитектуры для решения CV-задач сейчас на самом острие трендов, какие задачи они решают и попробуем заглянуть немного в будущее.
Полезные ссылки:
● habr.com/ru/po... - Transformers в картинках
● habr.com/ru/po... - Transformer: новая архитектура для работы с последовательностями
● habr.com/ru/po... - GPT-3 в картинках
● habr.com/ru/co... - Тихая революция и новый дикий запад в Computer Vision
● github.com/fac... - репозиторий DETR.
● github.com/isl... - репозиторий DPT
● github.com/fac... - Репозиторий MaskFormer
● github.com/Swi... - репозиторий Swin Transformer for Semantic Segmentation
● github.com/Swi... - репозиторий Swin Transformer for Object Detection
● github.com/res... - репозиторий STARK.
● github.com/NVl... - репозиторий StyleGAN
● github.com/NVl... - репозиторий StyleGAN2
● github.com/NVl... - репозиторий StyleGAN3
● github.com/ope... - репозиторий DALL-E
● github.com/sbe... - репозиторий ruDALL-E
● github.com/ope... - репозиторий GLIDE

[@futogy]

Интересно