# olramde/ConvNets-TensorFlow2

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olramde/ConvNets-TensorFlow2, dépôt open source à 105 étoiles sur GitHub. Carte Prototype de RepoMasters. ⛵️ Implementation a variety of popular Image…

| Champ | Valeur |
| --- | --- |
| Propriétaire | [olramde](https://repo.masters-masters.com/owners/olramde) |
| Étoiles | 105 |
| Forks | 30 |
| Langage | [Python](https://repo.masters-masters.com/languages/python) |
| Licence | Apache-2.0 |
| Création | 2020 |
| Sujets | tensorflow, machine-learning, deep-learning, resnet, googlenet, vgg, inception-v3, inception-v4, mobilenet, mobilenet-v2 |
| Rang | [Prototype (100 à 249 ★)](https://repo.masters-masters.com/ranks/rush) |
| Voir sur GitHub | [olramde/ConvNets-TensorFlow2](https://github.com/olramde/ConvNets-TensorFlow2) |

## Fiche du dépôt

⛵️ Implementation a variety of popular Image Classification Models using TensorFlow2. \[ResNet, GoogLeNet, VGG, Inception-v3, Inception-v4, MobileNet, MobileNet-v2, ShuffleNet, ShuffleNet-v2, etc...\]

Rang des dépôts qui ont 100 à 249 ★ sur GitHub. Probabilité publiée par carte tirée : 70 %. Rareté : Commune.

## Autres dépôts de olramde

- [olramde/DeepRL-TensorFlow2 · ★ 599 · Python · Alpha](https://repo.masters-masters.com/repos/olramde/DeepRL-TensorFlow2)

## D’autres dépôts Python

- [ozguradmin/ahenk-turkish-tts · ★ 105 · Python · Prototype](https://repo.masters-masters.com/repos/ozguradmin/ahenk-turkish-tts)
- [SuperBigFatDog/mcd-nearest-deal · ★ 105 · Python · Prototype](https://repo.masters-masters.com/repos/SuperBigFatDog/mcd-nearest-deal)
- [arantes-gabs/fora-de-cena · ★ 105 · Python · Prototype](https://repo.masters-masters.com/repos/arantes-gabs/fora-de-cena)
- [infogami/infogami · ★ 105 · Python · Prototype](https://repo.masters-masters.com/repos/infogami/infogami)
- [lig/pystardict · ★ 105 · Python · Prototype](https://repo.masters-masters.com/repos/lig/pystardict)
- [mattball/doxyclean · ★ 105 · Python · Prototype](https://repo.masters-masters.com/repos/mattball/doxyclean)

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Données : GitHub · Illustration dessinée par RepoMasters à partir de l’identifiant du dépôt et de la couleur de son langage.