AdaptSegNet
Apprendre à adapter l'espace de sortie structuré pour la segmentation sémantique, CVPR 2018 (spotlight)
Adaptez les modèles de segmentation sémantique pour mieux fonctionner avec des images du monde réel en utilisant une implémentation Python.
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AdaptSegNet compte 859 étoiles sur GitHub. Il a été forké 208 fois. AdaptSegNet est écrit principalement en Python. Il est développé activement depuis 2018. Ses principaux thèmes sont : adversarial-learning, computer-vision, deep-learning, domain-adaptation.
Qu'est-ce que AdaptSegNet ?
Apprendre à adapter l'espace de sortie structuré pour la segmentation sémantique, CVPR 2018 (spotlight)
AdaptSegNet est-il open source ?
AdaptSegNet est un projet open source.
AdaptSegNet est-il gratuit ?
Oui. AdaptSegNet est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.
Dans quel langage AdaptSegNet est-il écrit ?
AdaptSegNet est écrit principalement en Python.
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[](https://olud.ai/project/wasidennis-adaptsegnet.html)
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