Il s'agit de l'application Linux nommée Detectron2 dont la dernière version peut être téléchargée en tant que v0.6.zip. Il peut être exécuté en ligne sur le fournisseur d'hébergement gratuit OnWorks pour les postes de travail.
Téléchargez et exécutez en ligne cette application nommée Detectron2 avec OnWorks gratuitement.
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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Détecteur2
DESCRIPTION
Detectron2 est le système logiciel de nouvelle génération de Facebook AI Research qui implémente des algorithmes de détection d'objets de pointe. Il s'agit d'une réécriture de base de la version précédente, Detectron, et elle provient de maskrcnn-benchmark. Il est alimenté par le framework d'apprentissage en profondeur PyTorch. Comprend plus de fonctionnalités telles que la segmentation panoptique, Densepose, Cascade R-CNN, les cadres de délimitation pivotés, PointRend, DeepLab, etc. Peut être utilisé comme bibliothèque pour prendre en charge différents projets par dessus. Nous ouvrirons ainsi davantage de projets de recherche. Il s'entraîne beaucoup plus vite. Les modèles peuvent être exportés au format TorchScript ou au format Caffe2 pour le déploiement. Avec une nouvelle conception plus modulaire, Detectron2 est flexible et extensible, et capable de fournir une formation rapide sur un ou plusieurs serveurs GPU. Detectron2 comprend des implémentations de haute qualité de la détection d'objets à la pointe de la technologie.
Features
- Conception modulaire et extensible
- Permet aux utilisateurs de brancher des implémentations de modules personnalisés
- Modèles R-CNN, Mask R-CNN, RetinaNet et DensePose plus rapides
- Norme de lot synchrone et prise en charge de nouveaux ensembles de données
- Prend en charge la détection d'objets avec des boîtes et des masques de segmentation d'instance
- Prend en charge la segmentation sémantique et la segmentation panoptique
Langage de programmation
Python
Catégories
Il s'agit d'une application qui peut également être récupérée à partir de https://sourceforge.net/projects/detectron2.mirror/. Il a été hébergé dans OnWorks afin d'être exécuté en ligne de la manière la plus simple à partir de l'un de nos systèmes d'exploitation gratuits.
