Instructions to use FlavioRubensOttaviani/autonomous-driving-object-detection-deepLearning with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Keras
How to use FlavioRubensOttaviani/autonomous-driving-object-detection-deepLearning with Keras:
# !pip install -U keras tensorflow huggingface_hub # Keras needs TensorFlow installed to read "hf://" paths, so the tensorflow backend is selected here; # "jax" and "torch" also work for computation once TensorFlow is installed. import os os.environ["KERAS_BACKEND"] = "tensorflow" import keras model = keras.saving.load_model("hf://FlavioRubensOttaviani/autonomous-driving-object-detection-deepLearning") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
Update README.md
Browse files
README.md
CHANGED
|
@@ -40,6 +40,9 @@ La rete neurale è una **CNN (Convolutional Neural Network)** sequenziale ottimi
|
|
| 40 |
* 3 strati `Dense` (128, 64, 32 unità) con attivazione `ReLU`.
|
| 41 |
* **Output Layer:** Strato `Dense` con 2 unità e attivazione `Softmax` per la classificazione finale.
|
| 42 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 43 |
## 🚀 Performance
|
| 44 |
|
| 45 |
Il modello è stato addestrato per **20 epoche** con i seguenti risultati (basati sull'ultima epoca di training):
|
|
|
|
| 40 |
* 3 strati `Dense` (128, 64, 32 unità) con attivazione `ReLU`.
|
| 41 |
* **Output Layer:** Strato `Dense` con 2 unità e attivazione `Softmax` per la classificazione finale.
|
| 42 |
|
| 43 |
+
|
| 44 |
+

|
| 45 |
+
|
| 46 |
## 🚀 Performance
|
| 47 |
|
| 48 |
Il modello è stato addestrato per **20 epoche** con i seguenti risultati (basati sull'ultima epoca di training):
|