Esta es la aplicación para Linux llamada Mesh R-CNN, cuya última versión se puede descargar como meshrcnnsourcecode.tar.gz. Se puede ejecutar en línea en el proveedor de alojamiento gratuito OnWorks para estaciones de trabajo.
Descargue y ejecute en línea esta aplicación llamada Mesh R-CNN 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.
SCREENSHOTS
Ad
Malla R-CNN
DESCRIPCIÓN
Mesh R-CNN es un marco de reconstrucción 3D y comprensión de objetos desarrollado por Facebook Research que extiende Mask R-CNN al ámbito 3D. Basado en Detectron2 y PyTorch3D, Mesh R-CNN permite la predicción integral de mallas 3D directamente a partir de imágenes RGB individuales. El modelo aprende a detectar, segmentar y reconstruir representaciones detalladas de mallas 3D de objetos en imágenes naturales, reduciendo la brecha entre la percepción 2D y la comprensión 3D. A diferencia de los enfoques basados en vóxeles o puntos, Mesh R-CNN utiliza una representación de malla diferenciable, lo que le permite refinar eficientemente la geometría de la superficie manteniendo un alto nivel de detalle espacial. El sistema combina la detección 2D de Mask R-CNN con módulos de razonamiento 3D que generan reconstrucciones de malla completas alineadas con la imagen de entrada. Se ha evaluado en conjuntos de datos como Pix3D, donde demuestra un rendimiento de vanguardia en la reconstrucción de la geometría de objetos del mundo real.
Caracteristicas
- Amplía Mask R-CNN para permitir la reconstrucción de malla 3D a partir de imágenes
- Desarrollado sobre Detectron2 (para visión 2D) y PyTorch3D (para operaciones 3D)
- Predice mallas de superficies 3D detalladas en lugar de vóxeles o nubes de puntos
- Marco diferenciable de extremo a extremo para razonamiento conjunto 2D-3D
- Modelo preentrenado disponible para el conjunto de datos Pix3D
- Admite visualización de demostraciones y una fácil integración con las tuberías de Detectron2
Lenguaje de programación
Pitón, shell de Unix
Categorías
Esta aplicación también se puede descargar desde https://sourceforge.net/projects/mesh-r-cnn.mirror/. Está alojada en OnWorks para facilitar su ejecución en línea desde uno de nuestros sistemas operativos gratuitos.
