Amazing-Semantic-Segmentation

Segmentation sémantique incroyable sur Tensorflow && Keras (inclut FCN, UNet, SegNet, PSPNet, PAN, RefineNet, DeepLabV3, DeepLabV3+, DenseASPP, BiSegNet)

par luyanger1799 · GitHub

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computer-vision deep-learning keras-tensorflowApache-2.0Python

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Utilisez divers modèles pour segmenter des images en différentes parties pour des tâches de vision par ordinateur.

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📄 À propos

Segmentation sémantique incroyable sur Tensorflow && Keras (inclut FCN, UNet, SegNet, PSPNet, PAN, RefineNet, DeepLabV3, DeepLabV3+, DenseASPP, BiSegNet)

Amazing-Semantic-Segmentation compte 482 étoiles sur GitHub. Il a été forké 147 fois. Amazing-Semantic-Segmentation est écrit principalement en Python. Il est développé activement depuis 2019. Amazing-Semantic-Segmentation est disponible sous licence Apache-2.0. Ses principaux thèmes sont : computer-vision, deep-learning, keras-tensorflow, semantic-segmentation.

❓ Frequently asked questions

Qu'est-ce que Amazing-Semantic-Segmentation ?

Segmentation sémantique incroyable sur Tensorflow && Keras (inclut FCN, UNet, SegNet, PSPNet, PAN, RefineNet, DeepLabV3, DeepLabV3+, DenseASPP, BiSegNet)

Amazing-Semantic-Segmentation est-il open source ?

Amazing-Semantic-Segmentation est un projet open source. Il est distribué sous licence Apache-2.0.

Amazing-Semantic-Segmentation est-il gratuit ?

Oui. Amazing-Semantic-Segmentation est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.

Sous quelle licence est Amazing-Semantic-Segmentation ?

Amazing-Semantic-Segmentation est disponible sous licence Apache-2.0.

Dans quel langage Amazing-Semantic-Segmentation est-il écrit ?

Amazing-Semantic-Segmentation est écrit principalement en Python.

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