deep-learning-for-image-processing
aprendizaje profundo para procesamiento de imágenes incluyendo clasificación y detección de objetos, etc.
Aprende a clasificar y detectar objetos en imágenes utilizando técnicas de aprendizaje profundo con tutoriales en video y proyectos de ejemplo.
Del README
- EfficientNetV2 (已完成)
- EfficientNetV2网络讲解
- 使用Pytorch搭建EfficientNetV2
- 使用Tensorflow搭建EfficientNetV2
Extractos del README del proyecto sobre GitHub. Los derechos de autor y las licencias permanecen con los respectivos autores.
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deep-learning-for-image-processing tiene 26.3k estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 8.2k veces. deep-learning-for-image-processing está escrito principalmente en Python. Se desarrolla activamente desde 2019. deep-learning-for-image-processing está disponible bajo la licencia GPL-3.0. Sus temas principales son: bilibili, classification, deep-learning, object-detection.
¿Qué es deep-learning-for-image-processing?
aprendizaje profundo para procesamiento de imágenes incluyendo clasificación y detección de objetos, etc.
¿deep-learning-for-image-processing es de código abierto?
deep-learning-for-image-processing es un proyecto de código abierto. Se distribuye bajo la licencia GPL-3.0.
¿deep-learning-for-image-processing es gratis?
Sí. deep-learning-for-image-processing es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo. Su licencia GPL-3.0 es copyleft: toda versión modificada que distribuya debe permanecer bajo la misma licencia.
¿Bajo qué licencia está deep-learning-for-image-processing?
deep-learning-for-image-processing está disponible bajo la licencia GPL-3.0.
¿En qué lenguaje está escrito deep-learning-for-image-processing?
deep-learning-for-image-processing está escrito principalmente en Python.
Agrega este distintivo en vivo a tu README — tus estrellas de GitHub y rango en el directorio, actualizados diariamente.
[](https://olud.ai/project/wzmiaomiao-deep-learning-for-image-processing.html)
Medido a partir de los topics de GitHub comunes a ambos proyectos, ponderados por su rareza.