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Descargar Rcnn para Linux

Descarga gratuita de la aplicación Rcnn Linux para ejecutarla en línea en Ubuntu en línea, Fedora en línea o Debian en línea

Esta es la aplicación para Linux llamada Rcnn, cuya última versión se puede descargar como ReleasethatgoeswithourCVPR14papersourcecode.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 Rcnn 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

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Rcnn


DESCRIPCIÓN

Este repositorio contiene la implementación original en MATLAB de R-CNN (Regiones con Redes Neuronales Convolucionales), un marco pionero de detección de objetos basado en aprendizaje profundo. Desarrollado por Ross Girshick, R-CNN combina propuestas de regiones con redes neuronales convolucionales para detectar objetos en imágenes. Fue uno de los primeros enfoques en mejorar significativamente el rendimiento en pruebas de detección de objetos como PASCAL VOC.



Caracteristicas

  • Implementa la detección de objetos R-CNN usando MATLAB
  • Utiliza propuestas de regiones y extracción de características de CNN
  • Entrena clasificadores SVM en características extraídas
  • Compatible con CNN de Caffe preentrenadas
  • Evalúa el rendimiento en conjuntos de datos PASCAL VOC
  • Demuestra el proceso desde la propuesta regional hasta la detección final


Lenguaje de programación

MATLAB


Categorías

Bibliotecas de visión artificial

Esta aplicación también se puede obtener de https://sourceforge.net/projects/rcnn.mirror/. Está alojada en OnWorks para facilitar su ejecución en línea desde uno de nuestros sistemas operativos gratuitos.


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