YoloV3 in Tensorflow 2.0 implementiert
Erkennen Sie Objekte in Bildern mit einer gut strukturierten Implementierung von YoloV3 in TensorFlow.
Beanspruchen Sie die Seite: indexiert unabhangig vom Rang, in sechs Sprachen ubersetzt und mit Ihren eigenen Worten erganzt.
Erhalten Sie eine E-Mail-Benachrichtigung beim nächsten Release oder wenn es durchstartet.
Kostenlos · ohne Karte · jederzeit abbestellbarYoloV3 in Tensorflow 2.0 implementiert
yolov3-tf2 hat 2.5k Sterne auf GitHub. Es wurde 890-mal geforkt. yolov3-tf2 ist hauptsächlich in Jupyter Notebook geschrieben. Es wird seit 2019 aktiv entwickelt. yolov3-tf2 ist unter der MIT-Lizenz verfügbar. Die Hauptthemen sind: deep-learning, machine-learning, neural-network, object-detection.
YoloV3 in Tensorflow 2.0 implementiert
yolov3-tf2 ist ein Open-Source-Projekt. Es wird unter der MIT-Lizenz veröffentlicht.
Ja. yolov3-tf2 ist kostenlos und Open Source — Sie können es nutzen, anpassen und selbst hosten.
yolov3-tf2 ist unter der MIT-Lizenz verfügbar.
yolov3-tf2 ist hauptsächlich in Jupyter Notebook geschrieben.
Fügen Sie dieses Live-Abzeichen zu Ihrem README hinzu — Ihre GitHub-Sterne und Verzeichnisrang, täglich aktualisiert.
[](https://opensourceai.tech/project/zzh8829-yolov3-tf2.html)
Ermittelt aus gemeinsamen GitHub-Topics beider Projekte, gewichtet nach ihrer Seltenheit.