This is the Windows app named Darknet whose latest release can be downloaded as darknetsourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Laden Sie diese App namens Darknet 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:
darknet
BESCHREIBUNG:
Darknet ist ein Open-Source-Framework für neuronale Netzwerke, das in C und CUDA geschrieben und von Joseph Redmon entwickelt wurde. Es ist vor allem als ursprüngliche Implementierung des Echtzeit-Objekterkennungssystems YOLO (You Only Look Once) bekannt. Darknet ist leichtgewichtig, schnell und einfach zu kompilieren und eignet sich daher für Forschung und Produktion. Das Repository bietet vortrainierte Modelle, Konfigurationsdateien und Tools zum Trainieren benutzerdefinierter Objekterkennungsmodelle. Dank GPU-Beschleunigung über CUDA und OpenCV-Integration erreicht es eine hohe Leistung bei Bilderkennungsaufgaben. Seine Einfachheit, kombiniert mit leistungsstarken Funktionen, hat Darknet zu einem der einflussreichsten Projekte in der Computer-Vision-Community gemacht.
Eigenschaften
- Bietet schnelles Training und Inferenz für neuronale Netzwerke
- Unterstützt sowohl CPU- als auch GPU-Beschleunigung
- Beinhaltet die YOLO-Familie von Echtzeit-Objektdetektoren
- Leichtgewichtig und einfach zu kompilieren mit minimalen Abhängigkeiten
- Bietet vortrainierte Modelle für die schnelle Nutzung
- Für mehr Effizienz in C geschrieben, mit CUDA-GPU-Unterstützung
Programmiersprache
C
Kategorien
Diese Anwendung kann auch von https://sourceforge.net/projects/darknet.mirror/ heruntergeladen werden. Sie wurde in OnWorks gehostet, um sie auf einfachste Weise online von einem unserer kostenlosen Betriebssysteme aus ausführen zu können.