Startseite Projekte ttach
ttach

ttach

von qubvel · GitHub

Bild-Testzeit-Augenvergrößerung mit PyTorch!

Auf GitHub ansehen
In einfachen Worten

Führen Sie zufällige Modifikationen an Testbildern durch, um die Klassifikationsgenauigkeit durch das Durchschnitt von Vorhersagen aus augmentierten Bildern zu verbessern.

⭐ Sterne
🍴 Forks
📜 Lizenz
Kommerzielle Nutzung erlaubt
📅 Erstellt
🔄 Letzter Commit
🏷️ Kategorie
💻 Sprache
Betreuen Sie dieses Projekt?

Beanspruchen Sie die Seite: indexiert unabhangig vom Rang, in sechs Sprachen ubersetzt und mit Ihren eigenen Worten erganzt.

Diese Seite beanspruchen →
ttach — GitHub preview card
📈 Sternhistorie
1 0311 030
2026-07-202026-07-29
📈 ttach verfolgen

Erhalten Sie eine E-Mail-Benachrichtigung beim nächsten Release oder wenn es durchstartet.

Kostenlos · ohne Karte · jederzeit abbestellbar
E-Mail-Alerts erhalten →
📄 Über

Bild-Testzeit-Augenvergrößerung mit PyTorch!

ttach hat 1k Sterne auf GitHub. Es wurde 69-mal geforkt. ttach ist hauptsächlich in Python geschrieben. Es wird seit 2019 aktiv entwickelt. ttach ist unter der MIT-Lizenz verfügbar. Die Hauptthemen sind: augmentation, classification, computer-vision, deep-learning.

Frequently asked questions

Was ist ttach?

Bild-Testzeit-Augenvergrößerung mit PyTorch!

Ist ttach Open Source?

ttach ist ein Open-Source-Projekt. Es wird unter der MIT-Lizenz veröffentlicht.

Ist ttach kostenlos?

Ja. ttach ist kostenlos und Open Source — Sie können es nutzen, anpassen und selbst hosten.

Unter welcher Lizenz steht ttach?

ttach ist unter der MIT-Lizenz verfügbar.

In welcher Sprache ist ttach geschrieben?

ttach ist hauptsächlich in Python geschrieben.

🏅 Wartender dieses Projekts?
OpenSourceAI badge — ttach

Fügen Sie dieses Live-Abzeichen zu Ihrem README hinzu — Ihre GitHub-Sterne und Verzeichnisrang, täglich aktualisiert.

[![OpenSourceAI](https://opensourceai.tech/badge.php?tool=qubvel-ttach)](https://opensourceai.tech/project/qubvel-ttach.html)
Weitere Abzeichenoptionen →
🧬 Teilt DNA mit🧬 DNA-Karte ansehen →

Ermittelt aus gemeinsamen GitHub-Topics beider Projekte, gewichtet nach ihrer Seltenheit.