Скачать с ютуб видео PyTorch/Python/R Geospatial Semantic Segmentation (DeepLabv3+) Example (Inria)

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

Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: PyTorch/Python/R Geospatial Semantic Segmentation (DeepLabv3+) Example (Inria) в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно PyTorch/Python/R Geospatial Semantic Segmentation (DeepLabv3+) Example (Inria) или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон PyTorch/Python/R Geospatial Semantic Segmentation (DeepLabv3+) Example (Inria) в формате MP3:

Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru

PyTorch/Python/R Geospatial Semantic Segmentation (DeepLabv3+) Example (Inria)

Geospatial semantic segmentation example using PyTorch, Python, R, and Segmentation Models. Example data are the Inria building footprint dataset. The DeepLabv3+ DL algorithm is used. Associated Data: https://project.inria.fr/aerialimagel... Associated Github Repo: https://github.com/maxwell-geospatial... This video was produced by West Virginia View (http://www.wvview.org/) with support from AmericaView (https://americaview.org/). This material is based upon work supported by the U.S. Geological Survey under Grant/Cooperative Agreement No. G18AP00077. The views and conclusions contained in this document are those of the authors and should not be interpreted as representing the opinions or policies of the U.S. Geological Survey. Mention of trade names or commercial products does not constitute their endorsement by the U.S. Geological Survey.

Comments