Esta es la aplicación de Windows llamada R-FCN, cuya última versión se puede descargar como R-FCNsourcecode.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 R-FCN 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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R-FCN
DESCRIPCIÓN
R-FCN (Redes Totalmente Convolucionales Basadas en Regiones) es un marco de detección de objetos que hace que casi todo el cómputo sea totalmente convolucional y compartido a través de la imagen, a diferencia de los enfoques anteriores basados en regiones (p. ej., Faster R-CNN) que ejecutan subredes por región. El repositorio proporciona una implementación (en Python) que admite el entrenamiento y la inferencia de extremo a extremo de los modelos R-FCN en conjuntos de datos estándar. Los autores proponen mapas de puntuación sensibles a la posición para conciliar la necesidad de varianza de traducción (en detección) e invarianza de traducción (en clasificación). R-FCN es eficiente (baja sobrecarga por región) y competitivo en precisión (p. ej., con backbones ResNet). Mapas de puntuación sensibles a la posición para la clasificación por región sin costosas conversiones por región. Extensión opcional "R-FCN deformable" para un rendimiento mejorado.
Caracteristicas
- Diseño completamente convolucional con extracción de características compartidas en toda la imagen
- Mapas de puntuación sensibles a la posición para la clasificación por región sin costosas comparaciones por región
- Canalización entrenable de extremo a extremo (propuesta + clasificación)
- Soporte para múltiples arquitecturas troncales (por ejemplo, ResNet)
- Extensión opcional “R-FCN deformable” para un mejor rendimiento
- Baja sobrecarga por RoI (inferencia rápida)
Lenguaje de programación
MATLAB
Categorías
Esta aplicación también se puede descargar desde https://sourceforge.net/projects/r-fcn.mirror/. Está alojada en OnWorks para facilitar su ejecución en línea desde uno de nuestros sistemas operativos gratuitos.
