Dies ist die Linux-App namens Detectron2, deren neueste Version als v0.6.zip heruntergeladen werden kann. Es kann online im kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.
Laden Sie diese App namens Detectron2 mit OnWorks kostenlos herunter und führen Sie sie online aus.
Befolgen Sie diese Anweisungen, um diese App auszuführen:
- 1. Diese Anwendung auf Ihren PC heruntergeladen.
- 2. Geben Sie in unserem Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX den gewünschten Benutzernamen ein.
- 3. Laden Sie diese Anwendung in einem solchen Dateimanager hoch.
- 4. Starten Sie den OnWorks Linux-Online- oder Windows-Online-Emulator oder den MACOS-Online-Emulator von dieser Website.
- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Linux-Betriebssystem aus unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.
- 6. Laden Sie die Anwendung herunter, installieren Sie sie und führen Sie sie aus.
SCREENSHOTS
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Detektor2
BESCHREIBUNG
Detectron2 ist das Softwaresystem der nächsten Generation von Facebook AI Research, das modernste Objekterkennungsalgorithmen implementiert. Es ist eine grundlegende Neufassung der vorherigen Version, Detectron, und stammt von maskrcnn-benchmark. Es basiert auf dem Deep-Learning-Framework PyTorch. Enthält weitere Funktionen wie panoptische Segmentierung, Densepose, Cascade R-CNN, gedrehte Begrenzungsboxen, PointRend, DeepLab usw. Kann als Bibliothek verwendet werden, um darüber hinaus verschiedene Projekte zu unterstützen. Auf diese Weise werden wir weitere Forschungsprojekte als Open Source öffnen. Es trainiert viel schneller. Modelle können zur Bereitstellung in das TorchScript- oder Caffe2-Format exportiert werden. Mit einem neuen, modulareren Design ist Detectron2 flexibel und erweiterbar und in der Lage, schnelles Training auf einzelnen oder mehreren GPU-Servern bereitzustellen. Detectron2 enthält hochwertige Implementierungen modernster Objekterkennung.
Eigenschaften
- Modulares, erweiterbares Design
- Ermöglicht Benutzern das Plug-In benutzerdefinierter Modulimplementierungen
- Schnellere R-CNN-, Mask R-CNN-, RetinaNet- und DensePose-Modelle
- Synchrone Batch-Norm und Unterstützung für neue Datensätze
- Unterstützt Objekterkennung mit Boxen und Instanzsegmentierungsmasken
- Unterstützt semantische Segmentierung und panoptische Segmentierung
Programmiersprache
Python
Kategorien
Dies ist eine Anwendung, die auch von https://sourceforge.net/projects/detectron2.mirror/ abgerufen werden kann. Es wurde in OnWorks gehostet, um auf einfachste Weise online von einem unserer kostenlosen Betriebssysteme ausgeführt zu werden.
