Home Progetti ssd_keras
ssd_keras
Python

ssd_keras

Un porting Keras del Single Shot MultiBox Detector

di pierluigiferrari · GitHub
Stelle
Fork
Licenza
Creato
Ultimo commit
Lingua
computer-visiondeep-learningfcnApache-2.0Python
Visualizza su GitHub
In parole semplici

Costruisci e affina modelli di rilevamento degli oggetti utilizzando un popolare framework di deep learning.

Mantieni questo progetto?

Rivendica la sua pagina: indicizzata qualunque sia il rango, tradotta in sei lingue e arricchita con le tue parole.

Rivendica questa pagina →
ssd_keras — GitHub preview card
📈 Storia delle stelle
1 8691 868
2026-07-202026-08-31
📈 Segui ssd_keras

Ricevi un avviso via email alla prossima release o quando decolla — non perderti nulla.

Gratis · senza carta · disdici quando vuoi
Ricevi avvisi via email →
📄 Informazioni

Un porting Keras del Single Shot MultiBox Detector

ssd_keras ha 1.9k stelle su GitHub. È stato forkato 920 volte. ssd_keras è scritto principalmente in Python. È in sviluppo attivo dal 2017. ssd_keras è disponibile con licenza Apache-2.0. I suoi temi principali sono: computer-vision, deep-learning, fcn, fully-convolutional-networks.

Frequently asked questions

Che cos'è ssd_keras?

Un porting Keras del Single Shot MultiBox Detector

ssd_keras è open source?

ssd_keras è un progetto open source. È rilasciato con licenza Apache-2.0.

ssd_keras è gratuito?

Sì. ssd_keras è gratuito e open source: puoi usarlo, modificarlo e ospitarlo autonomamente.

Con quale licenza è ssd_keras?

ssd_keras è disponibile con licenza Apache-2.0.

In quale linguaggio è scritto ssd_keras?

ssd_keras è scritto principalmente in Python.

🏅 Manutentore di questo progetto?
olud.ai badge — ssd_keras

Aggiungi questo badge live al tuo README — le tue stelle GitHub e il ranking della directory, aggiornati quotidianamente.

[![olud.ai](https://olud.ai/badge.php?tool=pierluigiferrari-ssd-keras)](https://olud.ai/project/pierluigiferrari-ssd-keras.html)
Altre opzioni di badge →
🧬 Condivide il DNA con🧬 Vedi la mappa del DNA →

Misurato dai topic GitHub comuni a entrambi i progetti, ponderati per la loro rarita.