VectorSpaceLab

Route DeepLabCut markerless pose-estimation workflows, project setup, PyTorch training/inference, maDLC tracking, Model Zoo, post-processing, 3D, and export tasks.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

Route DeblurGAN users to data preparation, training, and single-image inference workflows.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

Use when working with Dagster OSS: assets, jobs, Definitions, config/resources, schedules/sensors, automation, CLI/local development, deployment operations, GraphQL/webserver, Pipes external processes, components/projects, or editing the Dagster repository itself.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

Use DeepDanbooru for anime-style image tag estimation, project and Danbooru-style dataset preparation, TensorFlow training, image evaluation, TFLite conversion, and experimental Grad-CAM workflows.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

Use deep-daze for CLIP-guided Siren image generation through the imagine CLI and Python APIs, with runtime inspection and troubleshooting.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

Route DeepFilterNet speech enhancement, Python API/CLI, training data, model export/evaluation, and Rust/LADSPA realtime workflows.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

Training, inference, and deployment workflows for DAMO-YOLO object detection.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

Guide DeepMedic 0.8.4 workflows for multi-modal 3D NIFTI medical-image segmentation, including data preparation, model configuration, training, checkpoint continuation, inference, and CPU/CUDA troubleshooting.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

Use this skill when working with Hugging Face Datasets: loading local or Hub datasets, defining Features schemas, processing/streaming datasets, converting formats, sharing to the Hub, managing cache/offline behavior, or using datasets-cli.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

Use DeepFace for face recognition, verification, embeddings, face detection, demographic analysis, datastore search, API serving, model selection, and troubleshooting.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

Data-Juicer repo router for local recipes, Ray recovery, and service/MCP workflows.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

Route D-FINE object-detection setup, training, architecture inspection, inference, export, and troubleshooting workflows.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

Route DeepSearcher workflows for provider setup, data ingestion, RAG querying, CLI and service operation, and evaluation.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

Use denoising-diffusion-pytorch for PyTorch DDPM/DDIM image diffusion, 1D sequence diffusion, conditioning and guidance, and advanced diffusion variants.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

Use the DeepXiv SDK for citation-aware academic and web research through its Python Reader, deepxiv CLI, progressive paper APIs, optional local LangGraph agent, PMC, bioRxiv/medRxiv, and trending workflows.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

Use DeepXDE for scientific machine learning, PINNs, DeepONet/operator learning, backend selection, training, and troubleshooting.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

Use DeepVariant and DeepTrio for genomics variant-calling command planning, input validation, pipeline-stage troubleshooting, custom training, and report analysis.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

Use DeepSpeed for distributed training, inference acceleration, ZeRO configuration, parallelism/MoE design, profiling, autotuning, and operational diagnostics.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

Route DeePMD-kit package workflows for installation, data/config preparation, training, inference/model operations, integrations, and repository development.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

Route DeepKE knowledge extraction workflows across supervised extraction, data prep, triples, LLMs, and MCP tools.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

Use deepjazz for legacy MIDI jazz generation with music21 preprocessing, abstract grammar tokens, Keras/Theano LSTM training, safe diagnostics, and modernization guidance.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

Guide Det3D PyTorch 3D object-detection workflows across configuration, KITTI/nuScenes/Lyft data preparation, GPU training and evaluation, custom CUDA operations, and visualization.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

Use this DeepCTR repo skill for CTR/recommender feature columns, Keras models, sequence/session models, multitask models, and legacy TensorFlow Estimator workflows.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

Use DeepChem for molecular machine learning, data loading, featurization, model training, MoleculeNet, docking, and optional backend troubleshooting.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.