Esta es la aplicación de Linux llamada DETR cuya última versión se puede descargar como Detectron2andtorchscriptsupport,attentionandpanopticnotebooks,codeimprovements.zip. Se puede ejecutar en línea en el proveedor de alojamiento gratuito OnWorks para estaciones de trabajo.
Descargue y ejecute en línea esta aplicación llamada DETR con OnWorks de forma gratuita.
Siga estas instrucciones para ejecutar esta aplicación:
- 1. Descargue esta aplicación en su PC.
- 2. Ingrese en nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 3. Cargue esta aplicación en dicho administrador de archivos.
- 4. Inicie el emulador en línea OnWorks Linux o Windows en línea o el emulador en línea MACOS desde este sitio web.
- 5. Desde el SO OnWorks Linux que acaba de iniciar, vaya a nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 6. Descarga la aplicación, instálala y ejecútala.
CAPTURAS DE PANTALLA:
DETR
DESCRIPCIÓN:
Código de entrenamiento de PyTorch y modelos previamente entrenados para DETR (DEtection TRansformer). Reemplazamos la completa y compleja tubería de detección de objetos hecha a mano con un transformador y combinamos Faster R-CNN con un ResNet-50, obteniendo 42 AP en COCO usando la mitad de la potencia de cálculo (FLOP) y la misma cantidad de parámetros. Inferencia en 50 líneas de PyTorch. Lo que es. A diferencia de las técnicas tradicionales de visión por computadora, DETR aborda la detección de objetos como un problema de predicción de conjuntos directos. Consiste en una pérdida global basada en conjuntos, que fuerza predicciones únicas a través de un emparejamiento bipartito, y una arquitectura de codificador-decodificador de transformador. Dado un pequeño conjunto fijo de consultas de objetos aprendidos, DETR razona sobre las relaciones de los objetos y el contexto de la imagen global para generar directamente el conjunto final de predicciones en paralelo. Debido a esta naturaleza paralela, DETR es muy rápido y eficiente.
Caracteristicas
- DETR es muy simple de implementar y experimentar
- Ofrecemos modelos básicos DETR y DETR-DC5
- Los modelos también están disponibles a través del eje de la antorcha
- No hay componentes compilados adicionales en DETR y las dependencias de los paquetes son mínimas
- Entrenamos a DETR con AdamW configurando la tasa de aprendizaje en el transformador a 1e-4 y 1e-5 en la red troncal
- Demostramos que es relativamente sencillo extender DETR para predecir máscaras de segmentación
Lenguaje de programación
Python
Categorías
Esta es una aplicación que también se puede obtener de https://sourceforge.net/projects/detr.mirror/. Se ha alojado en OnWorks para poder ejecutarlo online de la forma más sencilla desde uno de nuestros Sistemas Operativos gratuitos.