Esta es la aplicación para Windows llamada VoteNet, cuya última versión se puede descargar como votenetsourcecode.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 VoteNet 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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VoteNet
DESCRIPCIÓN
VoteNet es un marco de detección de objetos 3D para nubes de puntos que combina redes de conjuntos de puntos profundos con un mecanismo de votación de Hough para localizar y clasificar objetos en el espacio 3D. Aborda el reto de que los centroides de los objetos en escenas 3D a menudo no se encuentran en ningún punto de la superficie de entrada, haciendo que cada punto "vote" por los posibles centros de los objetos; estos votos se agrupan para proponer hipótesis de objeto. Una vez formados los centros del grupo, la red realiza una regresión de cuadros delimitadores a su alrededor y los clasifica. VoteNet funciona de principio a fin: aprende conjuntamente los componentes de votación, agregación y regresión de cuadros delimitadores, lo que permite una alta precisión de detección sin depender de proxies 2D ni voxelización. El código base incluye preparación de datos para conjuntos de datos de interiores (SUN RGB-D, ScanNet), scripts de entrenamiento y evaluación, y utilidades de demostración para visualizar los cuadros predichos sobre nubes de puntos.
Caracteristicas
- Red troncal de puntos profundos (por ejemplo, PointNet++) para extraer características de nubes de puntos sin procesar
- Módulo de votación de Hough: los puntos proponen centros de objetos para superar los desafíos de la regresión del centroide
- Agrupamiento de votos para formar propuestas de objetos y regresión de cuadro delimitador
- Capacitación conjunta de extremo a extremo de los jefes de votación, regresión y clasificación
- Scripts de preprocesamiento, entrenamiento y evaluación para conjuntos de datos SUN RGB-D y ScanNet
- Herramientas de visualización para renderizar nubes de puntos con cuadros predichos
Lenguaje de programación
Python
Categorías
Esta aplicación también se puede descargar desde https://sourceforge.net/projects/votenet.mirror/. Está alojada en OnWorks para que pueda ejecutarse en línea fácilmente desde uno de nuestros sistemas operativos gratuitos.
