# unsky/RetinaNet

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unsky/RetinaNet, dépôt open source à 227 étoiles sur GitHub. Carte Prototype de RepoMasters. Focal loss for Dense Object Detection Langage : Python.

| Champ | Valeur |
| --- | --- |
| Propriétaire | [unsky](https://repo.masters-masters.com/owners/unsky) |
| Étoiles | 227 |
| Forks | 65 |
| Langage | [Python](https://repo.masters-masters.com/languages/python) |
| Licence | Aucune |
| Création | 2017 |
| Rang | [Prototype (100 à 249 ★)](https://repo.masters-masters.com/ranks/rush) |
| Voir sur GitHub | [unsky/RetinaNet](https://github.com/unsky/RetinaNet) |

## Fiche du dépôt

Focal loss for Dense Object Detection

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

## Autres dépôts de unsky

- [unsky/FPN · ★ 526 · Jupyter Notebook · Alpha](https://repo.masters-masters.com/repos/unsky/FPN)
- [unsky/focal-loss · ★ 486 · Python · Alpha](https://repo.masters-masters.com/repos/unsky/focal-loss)
- [unsky/Deformable-ConvNets-caffe · ★ 160 · Jupyter Notebook · Prototype](https://repo.masters-masters.com/repos/unsky/Deformable-ConvNets-caffe)
- [unsky/mixup · ★ 100 · Python · Prototype](https://repo.masters-masters.com/repos/unsky/mixup)

## D’autres dépôts Python

- [brainstormity/Jev-X-Sentiment-Analysis · ★ 227 · Python · Prototype](https://repo.masters-masters.com/repos/brainstormity/Jev-X-Sentiment-Analysis)
- [VAST-AI-Research/Mira-Scene · ★ 227 · Python · Prototype](https://repo.masters-masters.com/repos/VAST-AI-Research/Mira-Scene)
- [AetherLabsAI/Video2World · ★ 227 · Python · Prototype](https://repo.masters-masters.com/repos/AetherLabsAI/Video2World)
- [miracle2k/tarsnapper · ★ 227 · Python · Prototype](https://repo.masters-masters.com/repos/miracle2k/tarsnapper)
- [gitpython-developers/gitdb · ★ 227 · Python · Prototype](https://repo.masters-masters.com/repos/gitpython-developers/gitdb)
- [xattr/xattr · ★ 227 · Python · Prototype](https://repo.masters-masters.com/repos/xattr/xattr)

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