imgaug
Augmentation d'images pour des expériences d'apprentissage automatique.
Créez un ensemble plus large d'images en modifiant légèrement vos images originales pour des projets d'apprentissage automatique.
Depuis le README
pip install imgaug
- Optimized for high performance
- Easy to apply augmentations only to some images
- Easy to apply augmentations in random order
- Support for
- Images (full support for uint8, for other dtypes see documentation)
- Heatmaps (float32), Segmentation Maps (int), Masks (bool)
Extraits du README du projet sur GitHub. Le droit d'auteur et les licences restent la propriété des auteurs respectifs.
Revendiquez sa page : indexée quel que soit son rang, traduite en six langues, et enrichie de vos propres mots.
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Gratuit · sans carte · désinscription à tout momentAugmentation d'images pour des expériences d'apprentissage automatique.
imgaug compte 14.7k étoiles sur GitHub. Il a été forké 2.5k fois. imgaug est écrit principalement en Python. Il est développé activement depuis 2015. imgaug est disponible sous licence MIT. Ses principaux thèmes sont : affine-transformation, augment-images, augmentation, bounding-boxes.
Qu'est-ce que imgaug ?
Augmentation d'images pour des expériences d'apprentissage automatique.
imgaug est-il open source ?
imgaug est un projet open source. Il est distribué sous licence MIT.
imgaug est-il gratuit ?
Oui. imgaug est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.
Sous quelle licence est imgaug ?
imgaug est disponible sous licence MIT.
Dans quel langage imgaug est-il écrit ?
imgaug est écrit principalement en Python.
Ajoutez ce badge en direct à votre README — vos étoiles GitHub et votre classement dans le répertoire, actualisés quotidiennement.
[](https://olud.ai/project/aleju-imgaug.html)
Mesuré à partir des topics GitHub communs aux deux projets, pondérés par leur rareté.