Dies ist die Windows-App namens Darknet YOLO, deren neueste Version als YOLOv4.zip heruntergeladen werden kann. Es kann online beim kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.
Laden Sie diese App namens Darknet YOLO 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 einen beliebigen OS OnWorks-Online-Emulator von dieser Website, aber einen besseren Windows-Online-Emulator.
- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Windows-Betriebssystem unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.
- 6. Laden Sie die Anwendung herunter und installieren Sie sie.
- 7. Laden Sie Wine aus den Software-Repositorys Ihrer Linux-Distributionen herunter. Nach der Installation können Sie dann auf die App doppelklicken, um sie mit Wine auszuführen. Sie können auch PlayOnLinux ausprobieren, eine schicke Schnittstelle über Wine, die Ihnen bei der Installation beliebter Windows-Programme und -Spiele hilft.
Wine ist eine Möglichkeit, Windows-Software unter Linux auszuführen, jedoch ohne Windows. Wine ist eine Open-Source-Windows-Kompatibilitätsschicht, die Windows-Programme direkt auf jedem Linux-Desktop ausführen kann. Im Wesentlichen versucht Wine, genügend Windows von Grund auf neu zu implementieren, damit alle diese Windows-Anwendungen ausgeführt werden können, ohne dass Windows tatsächlich benötigt wird.
SCREENSHOTS
Ad
Darknet YOLO
BESCHREIBUNG
Dies ist YOLO-v3 und v2 für Windows und Linux. YOLO (You only Look Once) ist ein hochmodernes Echtzeit-Objekterkennungssystem von Darknet, einem Open-Source-Framework für neuronale Netzwerke in C. YOLO ist extrem schnell und genau. Es verwendet ein einzelnes neuronales Netzwerk, um ein vollständiges Bild in Regionen zu unterteilen, und sagt dann Begrenzungsrahmen und Wahrscheinlichkeiten für jede Region voraus.
Dieses Projekt ist eine Abzweigung des ursprünglichen Darknet-Projekts.
Eigenschaften
- Unterstützung für Windows und Linux
- Modernste Modelle: CSP, PRN, EfficientNet
- Möglichkeit zum Trainieren wiederkehrender Modelle für eine genaue Erkennung auf Video
- Datenerweiterung und Aktivierungen hinzugefügt
- Möglichkeit zum Training mit GPU-Verarbeitung unter Verwendung von CPU-RAM, um die mini_batch_size zu erhöhen und die Genauigkeit zu erhöhen
Programmiersprache
C
Kategorien
Dies ist eine Anwendung, die auch von https://sourceforge.net/projects/darknet-yolo.mirror/ abgerufen werden kann. Es wurde in OnWorks gehostet, um es auf einfachste Weise online über eines unserer kostenlosen Betriebssysteme ausführen zu können.
