Inicio Proyectos ttach
ttach

ttach

por qubvel · GitHub

¡Aumento de Tiempo de Prueba de Imágenes con PyTorch!

Ver en GitHub
En palabras simples

Realiza modificaciones aleatorias en imágenes de prueba para mejorar la precisión de clasificación promediando predicciones de imágenes aumentadas.

⭐ Estrellas
🍴 Ramas
📜 Licencia
Uso comercial permitido
📅 Creado
🔄 Último commit
🏷️ Categoría
💻 Lenguaje
¿Mantienes este proyecto?

Reivindica su pagina: indexada sea cual sea su posicion, traducida a seis idiomas y enriquecida con tus propias palabras.

Reivindicar esta pagina →
ttach — GitHub preview card
📈 Historial de estrellas
1 0311 030
2026-07-202026-07-29
📈 Sigue ttach

Recibe una alerta por correo en su próximo lanzamiento o cuando despegue — no te pierdas nada.

Gratis · sin tarjeta · cancela cuando quieras
Recibir alertas por email →
📄 Acerca de

¡Aumento de Tiempo de Prueba de Imágenes con PyTorch!

ttach tiene 1k estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 69 veces. ttach está escrito principalmente en Python. Se desarrolla activamente desde 2019. ttach está disponible bajo la licencia MIT. Sus temas principales son: augmentation, classification, computer-vision, deep-learning.

Frequently asked questions

¿Qué es ttach?

¡Aumento de Tiempo de Prueba de Imágenes con PyTorch!

¿ttach es de código abierto?

ttach es un proyecto de código abierto. Se distribuye bajo la licencia MIT.

¿ttach es gratis?

Sí. ttach es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo.

¿Bajo qué licencia está ttach?

ttach está disponible bajo la licencia MIT.

¿En qué lenguaje está escrito ttach?

ttach está escrito principalmente en Python.

🏅 ¿Mantenedor de este proyecto?
OpenSourceAI badge — ttach

Agrega este distintivo en vivo a tu README — tus estrellas de GitHub y rango en el directorio, actualizados diariamente.

[![OpenSourceAI](https://opensourceai.tech/badge.php?tool=qubvel-ttach)](https://opensourceai.tech/project/qubvel-ttach.html)
Más opciones de distintivos →
🧬 Comparte ADN con🧬 Ver el mapa de ADN →

Medido a partir de los topics de GitHub comunes a ambos proyectos, ponderados por su rareza.