Class-balanced-loss-pytorch
Pytorch-Implementierung des Papiers "Class-Balanced Loss Based on Effective Number of Samples"
Verwende eine spezielle Verlustfunktion in deinen Bildverarbeitungsprojekten, um die Leistung bei Klassen mit weniger Beispielen zu verbessern.
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Class-balanced-loss-pytorch hat 803 Sterne auf GitHub. Es wurde 123-mal geforkt. Class-balanced-loss-pytorch ist hauptsächlich in Python geschrieben. Es wird seit 2019 aktiv entwickelt. Class-balanced-loss-pytorch ist unter der MIT-Lizenz verfügbar. Die Hauptthemen sind: computer-vision, cvpr2019, deep-learning, loss-functions.
Was ist Class-balanced-loss-pytorch?
Pytorch-Implementierung des Papiers "Class-Balanced Loss Based on Effective Number of Samples"
Ist Class-balanced-loss-pytorch Open Source?
Class-balanced-loss-pytorch ist ein Open-Source-Projekt. Es wird unter der MIT-Lizenz veröffentlicht.
Ist Class-balanced-loss-pytorch kostenlos?
Ja. Class-balanced-loss-pytorch ist kostenlos und Open Source — Sie können es nutzen, anpassen und selbst hosten.
Unter welcher Lizenz steht Class-balanced-loss-pytorch?
Class-balanced-loss-pytorch ist unter der MIT-Lizenz verfügbar.
In welcher Sprache ist Class-balanced-loss-pytorch geschrieben?
Class-balanced-loss-pytorch ist hauptsächlich in Python geschrieben.
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[](https://olud.ai/project/vandit15-class-balanced-loss-pytorch.html)
Ermittelt aus gemeinsamen GitHub-Topics beider Projekte, gewichtet nach ihrer Seltenheit.