This is the Windows app named CFNet whose latest release can be downloaded as cfnetsourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Download and run online this app named CFNet with OnWorks for free.
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 cualquier emulador en línea de OS OnWorks desde este sitio web, pero mejor emulador en línea de Windows.
- 5. Desde el sistema operativo OnWorks Windows 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 e instálala.
- 7. Descargue Wine desde los repositorios de software de sus distribuciones de Linux. Una vez instalada, puede hacer doble clic en la aplicación para ejecutarla con Wine. También puedes probar PlayOnLinux, una elegante interfaz sobre Wine que te ayudará a instalar programas y juegos populares de Windows.
Wine es una forma de ejecutar software de Windows en Linux, pero no requiere Windows. Wine es una capa de compatibilidad de Windows de código abierto que puede ejecutar programas de Windows directamente en cualquier escritorio de Linux. Esencialmente, Wine está tratando de volver a implementar una cantidad suficiente de Windows desde cero para poder ejecutar todas esas aplicaciones de Windows sin necesidad de Windows.
CFNet
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DESCRIPCIÓN
CFNet is the official implementation of End-to-end representation learning for Correlation Filter based tracking (CVPR 2017) by Luca Bertinetto, Jack Valmadre, João F. Henriques, Andrea Vedaldi, and Philip H. S. Torr. The framework combines correlation filters with deep convolutional neural networks to create an efficient and accurate visual object tracker. Unlike traditional correlation filter trackers that rely on hand-crafted features, CFNet learns feature representations directly from data in an end-to-end fashion. This allows the tracker to be both computationally efficient and robust to appearance changes such as scale, rotation, and illumination variations. The repository provides pre-trained models, training code, and testing scripts for evaluating the tracker on standard benchmarks. By bridging the gap between correlation filters and deep learning, CFNet provides a foundation for further research in real-time object tracking.
Caracteristicas
- Implements CFNet tracker from CVPR 2017
- End-to-end learning of correlation filter representations
- Combines efficiency of correlation filters with robustness of CNNs
- Pre-trained models and evaluation scripts included
- Training code provided for reproducing results
- Suitable for real-time visual object tracking research
Lenguaje de programación
MATLAB
Categorías
This is an application that can also be fetched from https://sourceforge.net/projects/cfnet.mirror/. It has been hosted in OnWorks in order to be run online in an easiest way from one of our free Operative Systems.
