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66 total results found

The Road Less Scheduled

Optimization

👥 Integrantes: 👤 Juan José Calderón. 👤 Julián David León Quintero. 📑 Material de apoyo: 📊 Diapositivas: Ya es pronto :) 📜 Paper: The Road Less Scheduled 💻 Código externo: Repositorio de código ▶️ Video-explicación: hu-po 🎶 Canción para el despecho después d...

🐳Deepseek

Reinforcement Learning

👥 Integrantes: 👤 Andrea Parra 👤 Juan Calderón 📑 Material de apoyo: 📊 Diapositivas: DeepSeek 📜 Papers: DeepSeek-R1| DeepSeek-V3 | DeepSeekMath 💻 Código externo: Repositorio de código 🎯 Objetivos 📢 Como objetivos de la presente sesión, se plantean: ✅ Abor...

🚀 APOLLO: SGD-Like Memory, AdamW-Level Performance

Optimization

👥 Integrantes: 👤 Henry Mantilla 👤 Sebastián Solano 📑 Material de apoyo: 📊 Diapositivas: Ver presentaciones 📜 Paper: APOLLO: SGD-like Memory, AdamW-level Performance 💻 Código externo: Repositorio de código 🎯 Objetivos 📢 En esta sección se definen los objet...

🧠 Depth Anything

Transformers

👥 Integrantes: 👤 Guillermo 👤 Jorge 📑 Material de apoyo: 📊 Diapositivas: Depth Anything 📜 Paper: Depth Anything (arXiv) 💻 Código externo: Repositorio oficial en GitHub 🎯 Objetivos 📢 Como objetivos de la presente sesión, se plantean: ✅ Comprender el funcion...

Hands-on Computer vision wiki

Bienvenida

.card { background-color: white; border-radius: 8px; box-shadow: 0 2px 5px rgba(0,0,0,0.1); padding: 20px; border: 1px solid #f5f5f5; transition: transform 0.2s ease, box-shadow 0.2s ease; } Computer Vision & AI Knowledge Base A collaborative repository...

📎CLIP

Transformers

👥 Integrantes: 👤 Juan Calderón 👤 César Vanegas 📑 Material de apoyo: 📊 Diapositivas: Ver presentaciones 📜 Paper: Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision 💻 Código externo: Repositorio de código 🎯 Objetivos 📊 Resultados Esperad...

🌡️ Open-Vocabulary RGB-Thermal Semantic Segmentation

Transformers

👥 Integrantes: 👤 Julián León 👤 Miguel Pimiento 📑 Material de apoyo: 📊 Diapositivas: Ver presentación 📜 Paper: Ver artículo académico 🎯 Objetivos 📢 Esta sesión busca explorar avances en super-resolución de video en tiempo real, un campo crítico para aplica...

🧩 Efficient Vision Transformers with Partial Attention

Transformers

👥 Integrantes: 👤 Brayan Quintero 👤 Valentina Pérez 📑 Material de apoyo: 📊 Diapositivas: Ver presentaciones 📜 Paper: Ver artículos académicos

🌊Physics-informed Knowledge Transfer for Underwater Monocular Depth Estimation

Optimization

👥 Integrantes: 👤 Sebastian Solano 👤 Brayan Quintero 📑 Material de apoyo: 📊 Diapositivas: Ver presentaciones 📜 Paper: Ver artículos académicos 🎯 Objetivos ✅ Transferir conocimientos desde modelos entrenados en ambientes aéreos a entornos submarinos sin nec...

🚜 Nerf: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis

3D Reconstruction

👥 Integrantes: 👤 Miguel Ángel Molina G. 👤 Ing Cristian Camilo Rey Rueda 📑 Material de apoyo: 📊 Diapositivas: Diapositivas 📜 Paper: Artículo 🎯 Objetivos Se plantean 3 objetivos para esta exposición: ✅ Comprender las limitaciones de los enfoques tradicional...

🧠CrIBo: Self-Supervised Learning via Cross-Image Object-Level Bootstrapping

Representation Learning

👥 Integrantes: 👤 Paula Uzcategui 👤 Fabián Pérez 📑 Material de apoyo: 📊 Diapositivas: Ver presentaciones 📜 Paper: Ver artículos académicos ICLR 2024 SPOTLIGHT 📚 Referencias 🔹 Codigo

🔥ThermalNerf: Thermal Radiance Fields

3D Reconstruction

👥 Integrantes: 👤 Guillermo Pinto. 👤 Julián David León Quintero. 📑 Material de apoyo: 📊 Diapositivas: Diapositivas 📜 Paper: Artículo 🎯 Objetivos Se plantean 3 objetivos para esta exposición: ✅ Comprender los desafíos físicos y computacionales asociados a l...

Taller GIT

Talleres

👥 Integrantes: 👤 Jorge Andrey Garcia 👤 Miguel Pimiento 📑 Material de apoyo: 📊 Diapositivas: Ver presentaciones 📚 Referencias 🔹 📘 Documentación de Git 🔹 📘 Libro Git pro

UV: An extremely fast Python package and project manager, written in Rust.

Talleres

👥 Integrantes: 👤 Fabián Pérez 👤 Redactor: Juan Calderón 📑 Material de apoyo: 📊 Diapositivas: Ver presentacion Introducción: ¿Por qué deberías cambiar tu flujo de trabajo de Python? Si trabajas con Python, sabes que los entornos virtuales son la columna ve...

Deep Residual Learning for Image Recognition (ResNet)

Pre-atention

👥 Integrantes: 👤 Sebastian Solano 👤 Guillermo Pinto 📑 Material de apoyo: 📊 Diapositivas: Ver presentaciones 📜 Paper: Ver artículos académicos 📚 Referencias ResNet (actually) explained in under 10 minutes ¿Qué es ResNet? – Redes Neuronales Residuales Con...

🧑‍🤝‍🧑 OUTRAGEOUSLY LARGE NN: THE SPARSELY-GATED MoE LAYER

Transformers

👥 Integrantes: 👤 Valentina Pérez 👤 Sneider Sánchez 📑 Material de apoyo: 📊 Diapositivas: Ver presentaciones 📜 Paper: Ver artículos académicos

🎯The Unreasonable Effectiveness of Deep Features as a Perceptual Metric

Metrics

👥 Integrantes: 👤 Jeferson Acevedo 👤 Fabian Perez 📑 Material de apoyo: 📊 Diapositivas: Ver presentaciones 📜 Paper: Ver artículos académicos

Gaussian Error Linear Units (GELUS)

Pre-atention

👥 Integrantes: 👤 Henry Mantilla 👤 Alejandro Moreno TLDR GELU (Unidad Lineal de Error Gaussiano) es una función de activación definida como xΦ(x), donde Φ(x) es la función de distribución acumulada de una normal estándar. Puede interpretarse como una “puerta”...

👁️​📦 Focal Loss for Dense Object Detection

Optimization

En este paper de 2018, se introduce un término a la función de pérdida para mejorar la exactitud de modelos de detección one-stage. Esta nueva Focal Loss hace que la función de perdida disminuya para casos bien clasificados, haciendo que el modelo se enfoque e...

🖼️ Deep Image Prior

Transformers

👥 Integrantes: 👤 Jorge Andrey Garcia Vanegas 👤 Mateo Delgado 📑 Material de apoyo: 📊 Diapositivas: Canva 📜 Paper: arxiv 📚 Referencias Artículo medium explicación Repositorio de código de Deep Image Prior