210 - Multiclass U-Net using VGG, ResNet, and Inception as backbones

Автор: DigitalSreeni

Загружено: 2021-03-24

Просмотров: 47832

Описание: Multiclass semantic segmentation using U-Net with VGG, ResNet, and Inception as backbones.

Code generated in the video can be downloaded from here:
https://github.com/bnsreenu/python_fo...

The dataset used in this video can be downloaded from the link below. This dataset can be used to train and test machine learning algorithms designed for multiclass semantic segmentation. Please read the Readme document for more information.

https://drive.google.com/file/d/1HWtB...

Segmentation models library documentation:
https://github.com/qubvel/segmentatio...

To annotate images and generate labels, you can use APEER (for free):
www.apeer.com

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...

210 - Multiclass U-Net using VGG, ResNet, and Inception as backbones

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео

Информация по загрузке:

Скачать аудио

Похожие видео

211 - U-Net vs LinkNet for multiclass semantic segmentation

211 - U-Net vs LinkNet for multiclass semantic segmentation

208 - Multiclass semantic segmentation using U-Net

208 - Multiclass semantic segmentation using U-Net

DenseNet Deep Neural Network Architecture Explained

DenseNet Deep Neural Network Architecture Explained

U-net for image segmentation

U-net for image segmentation

U-Net clearly explained | Image Segmentation with AI

U-Net clearly explained | Image Segmentation with AI

219 - Understanding U-Net architecture and building it from scratch

219 - Understanding U-Net architecture and building it from scratch

215 - 3D U-Net для семантической сегментации

215 - 3D U-Net для семантической сегментации

Почему река Лена - самая ЖУТКАЯ Река в Мире

Почему река Лена - самая ЖУТКАЯ Река в Мире

C++: Самый Противоречивый Язык Программирования

C++: Самый Противоречивый Язык Программирования

235 - Pre-training U-net using autoencoders - Part 1 - Autoencoders and visualizing features

235 - Pre-training U-net using autoencoders - Part 1 - Autoencoders and visualizing features

228 - Semantic segmentation of aerial (satellite) imagery using U-net

228 - Semantic segmentation of aerial (satellite) imagery using U-net

Самый важный алгоритм в машинном обучении

Самый важный алгоритм в машинном обучении

NVIDIA CEO Jensen Huang GTC 2026 Full Keynote

NVIDIA CEO Jensen Huang GTC 2026 Full Keynote

226 - U-Net vs Attention U-Net vs Attention Residual U-Net - should you care?

226 - U-Net vs Attention U-Net vs Attention Residual U-Net - should you care?

225 - Attention U-net. What is attention and why is it needed for U-Net?

225 - Attention U-net. What is attention and why is it needed for U-Net?

Как Сделать Настольный ЭЛЕКТРОЭРОЗИОННЫЙ Станок?

Как Сделать Настольный ЭЛЕКТРОЭРОЗИОННЫЙ Станок?

КЛАССИЧЕСКАЯ МУЗЫКА ДЛЯ ВОССТАНОВЛЕНИЯ НЕРВНОЙ СИСТЕМЫ🌿 Нежная музыка успокаивает нервную систему 22

КЛАССИЧЕСКАЯ МУЗЫКА ДЛЯ ВОССТАНОВЛЕНИЯ НЕРВНОЙ СИСТЕМЫ🌿 Нежная музыка успокаивает нервную систему 22

194 - Semantic segmentation using XGBoost and VGG16 imagenet as feature extractor

194 - Semantic segmentation using XGBoost and VGG16 imagenet as feature extractor

Время замедляется, пространство искривляется, Эйнштейн играет на скрипке

Время замедляется, пространство искривляется, Эйнштейн играет на скрипке

Критическая база знаний LLM за ЧАС! Это должен знать каждый.

Критическая база знаний LLM за ЧАС! Это должен знать каждый.