FEAT
Das Code-Repository für "Few-Shot Learning via Embedding Adaptation with Set-to-Set Functions"
Implementieren Sie Few-Shot-Lerntechniken für Computer Vision-Aufgaben mit bereitgestellten Codebeispielen.
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 abbestellbarDas Code-Repository für "Few-Shot Learning via Embedding Adaptation with Set-to-Set Functions"
FEAT hat 434 Sterne auf GitHub. Es wurde 86-mal geforkt. FEAT ist hauptsächlich in Python geschrieben. Es wird seit 2018 aktiv entwickelt. FEAT ist unter der MIT-Lizenz verfügbar. Die Hauptthemen sind: computer-vision, cvpr2020, few-shot, few-shot-learning.
Was ist FEAT?
Das Code-Repository für "Few-Shot Learning via Embedding Adaptation with Set-to-Set Functions"
Ist FEAT Open Source?
FEAT ist ein Open-Source-Projekt. Es wird unter der MIT-Lizenz veröffentlicht.
Ist FEAT kostenlos?
Ja. FEAT ist kostenlos und Open Source — Sie können es nutzen, anpassen und selbst hosten.
Unter welcher Lizenz steht FEAT?
FEAT ist unter der MIT-Lizenz verfügbar.
In welcher Sprache ist FEAT geschrieben?
FEAT ist hauptsächlich in Python geschrieben.
Fügen Sie dieses Live-Abzeichen zu Ihrem README hinzu — Ihre GitHub-Sterne und Verzeichnisrang, täglich aktualisiert.
[](https://olud.ai/project/sha-lab-feat.html)
Ermittelt aus gemeinsamen GitHub-Topics beider Projekte, gewichtet nach ihrer Seltenheit.