"기계 학습" 태그별 라이브러리
Real-time-Object-Detection-for-Autonomous-Driving-using-Deep-Learning
독일 프랑크푸르트 괴테 대학의 컴퓨터 비전 과정(2020년 가을)의 내 컴퓨터 비전 프로젝트입니다. Berkeley DeepDrive(BDD100K) Dataset을 기반으로 한 최신 Object Detection 알고리즘인 YOLO와 Faster R-CNN의 성능 비교..
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- Jupyter Notebook
- MIT
MachineLearning-BaseballPrediction-BlazorApp
최신 Microsoft AI 및 개발 기술 스택(. Net Core 및 Blazor)을 사용하여 과거 야구 데이터에 대한 기계 학습.
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- HTML
- MIT
analisis-numerico-computo-cientifico
Análisis numérico y cómputo científico.
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- Jupyter Notebook
- Apache License 2.0
SignLanguage
SignLanguage는 사용자가 기계 학습을 사용하여 실제로 미국 수화를 배우고 20,000개 이상의 ASL 구문에 대한 비디오에 액세스할 수 있는 플랫폼입니다.
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- JavaScript
- MIT
CoreML-samples
Apple에서 제공하는 ResNet50과 coremltools에서 생성한 사용자 지정 모델을 사용하는 Core ML용 샘플 코드..
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- Jupyter Notebook
- MIT
Towards-Explainable-AI-System-for-Traffic-Sign-Recognition-and-Deployment-in-a-Simulated-Environment
이 프로젝트는 프랑크푸르트 괴테 대학교의 CS 과정 '시스템 공학과 생명 과학의 만남 I'의 일부입니다. 이 Computer Vision 프로젝트에서는 시스템 엔지니어링 접근 방식을 사용하여 교통 표지 인식 문제를 해결하려는 첫 번째 시도를 제시합니다.
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- C#
- MIT