Dies ist die Windows-App mit dem Namen DCVGAN, deren neueste Version als ICIP2019.zip heruntergeladen werden kann. Es kann online im kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.
Laden Sie diese App namens DCVGAN 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
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DCVGAN
BESCHREIBUNG
Dieses Papier schlägt eine neue GAN-Architektur für die Videoerzeugung mit Tiefenvideos und Farbvideos vor. Das vorgeschlagene Modell verwendet explizit die Tiefeninformationen in einer Videosequenz als zusätzliche Informationen für ein GAN-basiertes Videoerzeugungsschema, damit das Modell die Szenendynamik genauer versteht. Das Modell verwendet Farbvideo- und Tiefenvideopaare für das Training und erzeugt ein Video unter Verwendung der beiden Schritte. Generieren Sie das Tiefenvideo, um die Szenendynamik basierend auf den geometrischen Informationen zu modellieren. Um den geometrischen Informationen der Szene eine geeignete Farbe hinzuzufügen, wird die Domänenübersetzung von Tiefe zu Farbe für jedes Bild durchgeführt. Dieses Modell hat drei Netzwerke im Generator. Außerdem verfügt das Modell über zwei Diskriminatoren.
Eigenschaften
- Generatoren
- Diskriminierende
- Erfordert Python 3.7, PyTorch, FFmpeg, OpenCV und GraphViz
- Gesichtsausdruck-Datensätze
- Handgesten-Datensätze
- Trainieren, testen und auswerten
Programmiersprache
Python
Kategorien
Dies ist eine Anwendung, die auch von https://sourceforge.net/projects/dcvgan.mirror/ abgerufen werden kann. Es wurde in OnWorks gehostet, damit es auf einfachste Weise online von einem unserer kostenlosen Betriebssysteme ausgeführt werden kann.
