Esta es la aplicación para Windows llamada DeepMask, cuya última versión se puede descargar como deepmasksourcecode.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 DeepMask 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 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.
SCREENSHOTS
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Máscara profunda
DESCRIPCIÓN
DeepMask es un enfoque pionero e influyente para la segmentación de objetos, independiente de la clase, que aprende a proponer máscaras con precisión de píxeles directamente a partir de las imágenes. En lugar de generar primero cuadros y luego refinarlos, la red predice una máscara de primer plano y una puntuación de "objetividad" para un parche de imagen determinado, lo que genera propuestas de segmento de alta calidad, adecuadas para la detección posterior o la segmentación de instancias. El modelo se entrena de principio a fin para alinear la forma de la máscara con la extensión del objeto, lo que mejora notablemente la recuperación con un número manejable de propuestas. En la práctica, DeepMask se ejecuta en una pirámide de imágenes con una ventana deslizante, seguida de una supresión no máxima para producir un conjunto compacto de candidatos. Un modelo de refinamiento complementario (SharpMask) afina las predicciones generales, recuperando límites finos como extremidades delgadas o bordes de objetos. El repositorio (en la pila original de Torch/Lua) incluye pesos preentrenados, scripts de entrenamiento y utilidades de evaluación.
Caracteristicas
- Red de propuesta de máscara agnóstica de clase que predice tanto la máscara como la objetividad
- Inferencia de ventana deslizante multiescala con supresión no máxima
- Etapa de refinamiento opcional (SharpMask) para máscaras nítidas y que reconocen los límites
- Implementación de Torch/Lua con modelos y scripts preentrenados
- Alta recuperación con relativamente pocas propuestas para un uso eficiente en etapas posteriores
- Utilidades para exportar propuestas e integrar con pipelines de detección
Lenguaje de programación
Lua
Categorías
Esta aplicación también se puede descargar desde https://sourceforge.net/projects/deepmask.mirror/. Está alojada en OnWorks para facilitar su ejecución en línea desde uno de nuestros sistemas operativos gratuitos.
