keras-yolo2
Einfache Schulung auf benutzerdefinierten Datensätzen. Verschiedene Backends (MobileNet und SqueezeNet) unterstützt. Eine YOLO-Demo zur Erkennung von Waschbären, die vollständig im Browser läuft, ist unter https://git.io/vF7vI zugänglich (nicht unter Windows).
Trainieren Sie ein Modell, um Objekte wie Waschbären in Bildern mit Ihren eigenen Daten zu erkennen.
Beanspruchen Sie die Seite: indexiert unabhangig vom Rang, in sechs Sprachen ubersetzt und mit Ihren eigenen Worten erganzt.
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Kostenlos · ohne Karte · jederzeit abbestellbarEinfache Schulung auf benutzerdefinierten Datensätzen. Verschiedene Backends (MobileNet und SqueezeNet) unterstützt. Eine YOLO-Demo zur Erkennung von Waschbären, die vollständig im Browser läuft, ist unter https://git.io/vF7vI zugänglich (nicht unter Windows).
keras-yolo2 hat 1.7k Sterne auf GitHub. Es wurde 771-mal geforkt. keras-yolo2 ist hauptsächlich in Jupyter Notebook geschrieben. Es wird seit 2017 aktiv entwickelt. keras-yolo2 ist unter der MIT-Lizenz verfügbar. Die Hauptthemen sind: convolutional-networks, deep-learning, realtime, regression.
Was ist keras-yolo2?
Einfache Schulung auf benutzerdefinierten Datensätzen. Verschiedene Backends (MobileNet und SqueezeNet) unterstützt. Eine YOLO-Demo zur Erkennung von Waschbären, die vollständig im Browser läuft, ist unter https://git.io/vF7vI zugänglich (nicht unter Windows).
Ist keras-yolo2 Open Source?
keras-yolo2 ist ein Open-Source-Projekt. Es wird unter der MIT-Lizenz veröffentlicht.
Ist keras-yolo2 kostenlos?
Ja. keras-yolo2 ist kostenlos und Open Source — Sie können es nutzen, anpassen und selbst hosten.
Unter welcher Lizenz steht keras-yolo2?
keras-yolo2 ist unter der MIT-Lizenz verfügbar.
In welcher Sprache ist keras-yolo2 geschrieben?
keras-yolo2 ist hauptsächlich in Jupyter Notebook geschrieben.
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[](https://opensourceai.tech/project/experiencor-keras-yolo2.html)
Ermittelt aus gemeinsamen GitHub-Topics beider Projekte, gewichtet nach ihrer Seltenheit.