Dies ist die Windows-App namens YouTube-8M, deren neueste Version als youtube-8msourcecode.tar.gz heruntergeladen werden kann. Sie kann online beim kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.
Laden Sie diese App namens YouTube-8M 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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YouTube-8M
BESCHREIBUNG
youtube-8m ist Googles Open-Source-Startercode und Referenzimplementierung zum Trainieren und Bewerten von Machine-Learning-Modellen auf dem YouTube-8M-Datensatz, einem der größten öffentlich verfügbaren Datensätze zum Videoverständnis. Das Repository bietet eine vollständige Pipeline für die Modellierung auf Video- und Frame-Ebene mit TensorFlow, einschließlich Datenlesen, Modelltraining, Auswertung und Inferenz. Es wurde zur Unterstützung der YouTube-8M Video Understanding Challenge (gehostet auf Kaggle und vorgestellt auf der ICCV 2019) entwickelt und ermöglicht es Forschern und Praktikern, Videoklassifizierungsmodelle auf großen Datensätzen mit über Millionen von beschrifteten Videos zu benchmarken. Der Code zeigt, wie Features auf Frame-Ebene verarbeitet, Logistik- und Deep-Learning-Modelle trainiert, sie anhand von Metriken wie der globalen durchschnittlichen Präzision (gAP) und der mittleren durchschnittlichen Präzision (mAP) ausgewertet und trainierte Modelle für die MediaPipe-Inferenz exportiert werden.
Eigenschaften
- Bietet TensorFlow-Startercode zum Trainieren und Auswerten von Videomodellen
- Unterstützt Feature-Modellierungspipelines auf Frame- und Videoebene
- Enthält Tools zur Auswertung, Inferenz und Einreichungen für Kaggle-Wettbewerbe
- Kompatibel mit GPU-Beschleunigung und Google Cloud AI Platform
- Bietet Modellexport für die Bereitstellung in MediaPipe für Echtzeit-Inferenz
- Ermöglicht Feinabstimmung oder Training an benutzerdefinierten TFRecord-basierten Datensätzen
Programmiersprache
Python
Kategorien
Diese Anwendung kann auch von https://sourceforge.net/projects/youtube-8m.mirror/ heruntergeladen werden. Sie wurde in OnWorks gehostet, um sie auf einfachste Weise online von einem unserer kostenlosen Betriebssysteme aus ausführen zu können.
