هذا تطبيق لينكس اسمه DetectAndTrack، ويمكن تنزيل أحدث إصدار منه باسم DetectAndTracksourcecode.tar.gz. ويمكن تشغيله عبر الإنترنت من خلال موفر الاستضافة المجاني OnWorks لمحطات العمل.
قم بتنزيل وتشغيل هذا التطبيق المسمى DetectAndTrack عبر الإنترنت باستخدام OnWorks مجانًا.
اتبع هذه التعليمات لتشغيل هذا التطبيق:
- 1. قم بتنزيل هذا التطبيق على جهاز الكمبيوتر الخاص بك.
- 2. أدخل في مدير الملفات الخاص بنا https://www.onworks.net/myfiles.php؟username=XXXXX باسم المستخدم الذي تريده.
- 3. تحميل هذا التطبيق في هذا الملف.
- 4. ابدأ تشغيل OnWorks Linux عبر الإنترنت أو محاكي Windows عبر الإنترنت أو محاكي MACOS عبر الإنترنت من هذا الموقع.
- 5. من نظام تشغيل OnWorks Linux الذي بدأته للتو ، انتقل إلى مدير الملفات الخاص بنا https://www.onworks.net/myfiles.php؟username=XXXXX مع اسم المستخدم الذي تريده.
- 6. قم بتنزيل التطبيق وتثبيته وتشغيله.
لقطات الشاشة:
الكشف والتتبع
الوصف:
DetectAndTrack هو التطبيق المرجعي لورقة بحثية منشورة في مؤتمر CVPR لعام 2018 بعنوان "الكشف والتتبع: تقدير فعال لوضعية الفيديو"، والتي تركز على اكتشاف النقاط الرئيسية البشرية وتتبعها عبر إطارات الفيديو. يجمع النظام بين اكتشاف وضعية كل إطار وآلية تتبع للحفاظ على الهويات بمرور الوقت، مما يتيح تقديرًا فعالًا لوضعية عدة أشخاص في الفيديو. تم تنظيم التعليمات البرمجية والتعليمات لمحاكاة نتائج الورقة البحثية ولتكون بمثابة نقطة انطلاق للباحثين الذين يعملون على وضعية الفيديو. على الرغم من أرشفة المستودع وهو الآن للقراءة فقط، إلا أن أداة تتبع المشكلات والعناصر الخاصة به لا تزال مفيدة لفهم تفاصيل التنفيذ والإعدادات التجريبية. يتماشى هذا المشروع مع جهود أخرى في إطار رؤية فيسبوك للأبحاث، مما يوفر سياقًا تاريخيًا لتطور تقنيات وضعية الفيديو وتتبعها. لا يزال بإمكان الباحثين دراسة الخوارزميات، وتكييف مسار العمل، أو دمج الأفكار في أطر عمل حديثة.
شرح المميزات:
- اكتشاف وضعيات الأشخاص المتعددين في مقاطع الفيديو
- التتبع الزمني للحفاظ على الهويات عبر الإطارات
- رمز مرجعي متوافق مع ورقة CVPR 2018
- نصوص لإعادة إنتاج التقييم والمعايير
- المكونات المعيارية لمراحل الكشف والتتبع
- أرشيف للقراءة فقط للحصول على مرجع مستقر وقابل للاستشهاد
لغة البرمجة
Python
التصنيفات
هذا تطبيق يُمكن تنزيله أيضًا من https://sourceforge.net/projects/detectandtrack.mirror/. وقد استُضيف في OnWorks لتشغيله عبر الإنترنت بسهولة من أحد أنظمتنا التشغيلية المجانية.