Conv2D Layer | Computer Vision with Keras p.3

  Рет қаралды 9,358

Pysource

Pysource

Күн бұрын

Пікірлер: 8
@vadimcosman5480
@vadimcosman5480 Жыл бұрын
Great content, was easy to understand the way it works. Thank you very much!
@dev.lionel
@dev.lionel Жыл бұрын
Conv2d and convolution in general well understood. Thanks
@mateusmedeiros8025
@mateusmedeiros8025 2 жыл бұрын
thanks for your help, you explain very well; say hello to Brazil!
@ilkay3359
@ilkay3359 2 жыл бұрын
thank you for videos sir, best wishes to you.
@rushalbutala
@rushalbutala Жыл бұрын
great video very helpful thanks!!!
@Azlafcokis
@Azlafcokis 2 жыл бұрын
For identification and verification processes, please show us how to convert image files into npy, npz or pickle. Also please make some videos about verification to calculate equal error rate, receiver operator characteristics (roc) curve. Best wishes
@FawazAlghfari
@FawazAlghfari 2 жыл бұрын
great👏
@armankarimipy
@armankarimipy 2 жыл бұрын
hi, do you know how Feature Mapping and Filter Viz. in YOLOv2 by Keras?
Feature map | Computer Vision with Keras p.4
24:47
Pysource
Рет қаралды 7 М.
PyTorch 2D Convolution
13:11
ML & DL Explained
Рет қаралды 11 М.
БАБУШКА ШАРИТ #shorts
0:16
Паша Осадчий
Рет қаралды 4,1 МЛН
Create layers | Computer Vision with Keras p.1
20:53
Pysource
Рет қаралды 5 М.
Flatten and Dense layers | Computer Vision with Keras p.6
21:16
torch.nn.Conv2d Module Explained
6:49
Machine Learning with Pytorch
Рет қаралды 21 М.
Build a Sequential model | Computer Vision with Keras p.2
17:27
All Convolution Animations Are Wrong (Neural Networks)
4:53
Animated AI
Рет қаралды 66 М.
How convolutional neural networks work, in depth
1:01:28
Brandon Rohrer
Рет қаралды 211 М.