Sujet: "pytorch"
IGNF/myria3d
Myria3D: Aerial Lidar HD Semantic Segmentation with Deep Learning
langage: Python - taille: 69,3 Mo - dernière synchronisation: il y a 1 jour - enregistré: il y a 7 mois - étoiles: 227 - forks: 29
plantnet/PlantNet-300K
[NeurIPS2021] A plant image dataset with high label ambiguity and a long-tailed distribution
langage: Python - taille: 663 ko - dernière synchronisation: il y a 5 jours - enregistré: il y a 8 jours - étoiles: 200 - forks: 33
aphp/edsnlp
Modular, fast NLP framework, compatible with Pytorch and spaCy, offering tailored support for French clinical notes.
langage: Python - taille: 121 Mo - dernière synchronisation: il y a 5 jours - enregistré: il y a 12 jours - étoiles: 123 - forks: 31
IGNF/FLAIR-1
Semantic segmentation from aerial imagery (baseline of the FLAIR #1 challenge)
langage: Python - taille: 46,4 Mo - dernière synchronisation: il y a 1 jour - enregistré: il y a environ un mois - étoiles: 58 - forks: 18
IGNF/odeon
ODEON is a task-agnostic framework for deep learning applied to remote sensing
langage: Python - taille: 98,9 Mo - dernière synchronisation: il y a 1 jour - enregistré: il y a environ un mois - étoiles: 22 - forks: 3
CEA-LIST/RPCDataloader
A variant of the PyTorch Dataloader using remote workers.
langage: Python - taille: 3,26 Mo - dernière synchronisation: il y a 5 jours - enregistré: il y a environ 2 ans - étoiles: 18 - forks: 1
dnum-mi/basegun
Web app for identifying a firearm based on a picture
langage: Vue - taille: 172 Mo - dernière synchronisation: il y a 5 jours - enregistré: il y a 8 jours - étoiles: 16 - forks: 0
ia-flash/matchvec
Reconnaître la marque/modèle des véhicules dans une image
langage: Python - taille: 7,02 Mo - dernière synchronisation: il y a 5 jours - enregistré: il y a environ 2 ans - étoiles: 11 - forks: 5
CEA-LIST/neurocorgi_sdk
SDK for NeuroCorgi circuit simulation
langage: Python - taille: 7,86 Mo - dernière synchronisation: il y a 5 jours - enregistré: il y a 6 mois - étoiles: 6 - forks: 1
IGNF/StrataNet2-Vegetation-Coverage-Maps 📦
Prediction of vegetation coverage maps from High Density Lidar data, in a weakly supervised deep learning setting.
langage: Python - taille: 99,9 Mo - dernière synchronisation: il y a 1 jour - enregistré: il y a environ 3 ans - étoiles: 5 - forks: 0
ia-flash/lab
Training, inference, image vizualisation, database connector scripts
langage: Python - taille: 5,84 Mo - dernière synchronisation: il y a 5 jours - enregistré: il y a presque 2 ans - étoiles: 1 - forks: 0