This is the Linux 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.
Téléchargez et exécutez en ligne gratuitement cette application nommée DetectAndTrack avec OnWorks.
Suivez ces instructions pour exécuter cette application :
- 1. Téléchargé cette application sur votre PC.
- 2. Entrez dans notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous voulez.
- 3. Téléchargez cette application dans ce gestionnaire de fichiers.
- 4. Démarrez l'émulateur en ligne OnWorks Linux ou Windows en ligne ou l'émulateur en ligne MACOS à partir de ce site Web.
- 5. Depuis le système d'exploitation OnWorks Linux que vous venez de démarrer, accédez à notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous souhaitez.
- 6. Téléchargez l'application, installez-la et exécutez-la.
CAPTURES D'ÉCRAN
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Détecter et suivre
DESCRIPTION
DetectAndTrack est l'implémentation de référence de l'article CVPR 2018 « Detect-and-Track : Efficient Pose Estimation in Videos », axé sur la détection et le suivi des points clés humains sur plusieurs images vidéo. Le système combine la détection de pose image par image avec un mécanisme de suivi pour préserver les identités au fil du temps, permettant ainsi une estimation efficace de la pose de plusieurs personnes en vidéo. Le code et les instructions sont organisés de manière à reproduire les résultats de l'article et à servir de point de départ aux chercheurs travaillant sur la pose en vidéo. Bien que le dépôt ait été archivé et soit désormais en lecture seule, son outil de suivi des problèmes et ses artefacts restent utiles pour comprendre les détails de l'implémentation et les paramètres expérimentaux. Le projet s'inscrit dans le prolongement d'autres projets de Facebook Research, offrant un contexte historique à l'évolution des techniques de pose et de suivi vidéo. Les chercheurs peuvent toujours étudier les algorithmes, adapter le pipeline ou intégrer des idées dans des cadres modernes.
Comment ça marche
- Détection de poses multi-personnes dans les vidéos
- Suivi temporel pour maintenir les identités à travers les images
- Code de référence aligné sur le document CVPR 2018
- Scripts pour reproduire l'évaluation et les repères
- Composants modulaires pour les étapes de détection et de suivi
- Archivage en lecture seule pour une référence stable et citable
Langage de programmation
Python
Catégories
Cette application peut également être téléchargée depuis https://sourceforge.net/projects/detectandtrack.mirror/. Elle est hébergée sur OnWorks afin de pouvoir être exécutée en ligne plus facilement depuis l'un de nos systèmes d'exploitation gratuits.
