This is the Windows app named DetectAndTrack whose latest release can be downloaded as DetectAndTracksourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Download and run online this app named DetectAndTrack with OnWorks for free.
برای اجرای این برنامه این دستورالعمل ها را دنبال کنید:
- 1. این برنامه را در رایانه شخصی خود دانلود کنید.
- 2. در فایل منیجر ما https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX نام کاربری مورد نظر خود را وارد کنید.
- 3. این برنامه را در چنین فایل منیجر آپلود کنید.
- 4. هر شبیه ساز آنلاین OS OnWorks را از این وب سایت راه اندازی کنید، اما شبیه ساز آنلاین ویندوز بهتر است.
- 5. از OnWorks Windows OS که به تازگی راه اندازی کرده اید، به مدیر فایل ما https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX با نام کاربری که می خواهید بروید.
- 6. برنامه را دانلود و نصب کنید.
- 7. Wine را از مخازن نرم افزار توزیع لینوکس خود دانلود کنید. پس از نصب، می توانید روی برنامه دوبار کلیک کنید تا آنها را با Wine اجرا کنید. همچنین می توانید PlayOnLinux را امتحان کنید، یک رابط کاربری فانتزی بر روی Wine که به شما کمک می کند برنامه ها و بازی های محبوب ویندوز را نصب کنید.
Wine راهی برای اجرای نرم افزار ویندوز بر روی لینوکس است، اما بدون نیاز به ویندوز. Wine یک لایه سازگار با ویندوز منبع باز است که می تواند برنامه های ویندوز را مستقیماً بر روی هر دسکتاپ لینوکس اجرا کند. اساساً، Wine در تلاش است تا به اندازه کافی از ویندوز را از ابتدا مجدداً پیاده سازی کند تا بتواند همه آن برنامه های ویندوز را بدون نیاز به ویندوز اجرا کند.
عکس ها
Ad
DetectAndTrack
شرح
DetectAndTrack is the reference implementation for the CVPR 2018 paper “Detect-and-Track: Efficient Pose Estimation in Videos,” focusing on human keypoint detection and tracking across video frames. The system combines per-frame pose detection with a tracking mechanism to maintain identities over time, enabling efficient multi-person pose estimation in video. Code and instructions are organized to replicate paper results and to serve as a starting point for researchers working on pose in video. Although the repo has been archived and is now read-only, its issue tracker and artifacts remain useful for understanding implementation details and experimental settings. The project sits alongside other Facebook Research vision efforts, offering historical context for the evolution of video pose and tracking techniques. Researchers can still study the algorithms, adapt the pipeline, or port ideas into modern frameworks.
امکانات
- Multi-person pose detection in videos
- Temporal tracking to maintain identities across frames
- Reference code aligned with the CVPR 2018 paper
- Scripts to reproduce evaluation and benchmarks
- Modular components for detection and tracking stages
- Read-only archival for stable, citable reference
زبان برنامه نویسی
پــایتــون
دسته بندی ها
This is an application that can also be fetched from https://sourceforge.net/projects/detectandtrack.mirror/. It has been hosted in OnWorks in order to be run online in an easiest way from one of our free Operative Systems.
