This is the Windows app named CNN for Image Retrieval whose latest release can be downloaded as cnn-for-image-retrievalsourcecode.zip. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Téléchargez et exécutez en ligne gratuitement cette application nommée CNN pour la récupération d'images 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 n'importe quel émulateur en ligne OS OnWorks à partir de ce site Web, mais un meilleur émulateur en ligne Windows.
- 5. Depuis le système d'exploitation OnWorks Windows 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 et installez-la.
- 7. Téléchargez Wine depuis les dépôts de logiciels de vos distributions Linux. Une fois installé, vous pouvez ensuite double-cliquer sur l'application pour les exécuter avec Wine. Vous pouvez également essayer PlayOnLinux, une interface sophistiquée sur Wine qui vous aidera à installer des programmes et des jeux Windows populaires.
Wine est un moyen d'exécuter un logiciel Windows sur Linux, mais sans Windows requis. Wine est une couche de compatibilité Windows open source qui peut exécuter des programmes Windows directement sur n'importe quel bureau Linux. Essentiellement, Wine essaie de ré-implémenter suffisamment de Windows à partir de zéro pour qu'il puisse exécuter toutes ces applications Windows sans avoir réellement besoin de Windows.
CAPTURES D'ÉCRAN
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CNN pour la recherche d'images
DESCRIPTION
cnn-for-image-retrieval est un projet de recherche qui démontre l'utilisation des réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour la recherche d'images. Le référentiel fournit des implémentations de méthodes basées sur les CNN pour extraire des représentations de caractéristiques d'images et les utiliser pour la recherche par similarité. Il se concentre sur l'application de techniques d'apprentissage profond pour améliorer les descripteurs traditionnels, en apprenant les caractéristiques directement à partir des données. Le code inclut des scripts d'entraînement et d'évaluation adaptables à des jeux de données personnalisés, ce qui le rend utile pour expérimenter des systèmes de recherche en vision par ordinateur. En exploitant les architectures CNN, le projet illustre comment les intégrations apprises peuvent capturer la similarité sémantique entre différentes images. Cette ressource sert à la fois de référence pédagogique et de base pour des recherches plus approfondies en recherche sur la recherche d'images.
Comment ça marche
- Extraction de caractéristiques basée sur CNN pour les tâches de récupération d'images
- Scripts de formation et d'évaluation pour les modèles d'apprentissage profond
- Démontre la récupération à l'aide d'intégrations apprises au lieu de fonctionnalités fabriquées à la main
- Adaptable aux ensembles de données personnalisés dans les expériences de vision par ordinateur
- Fournit des exemples de recherche d'images basée sur la similarité
- Mise en œuvre axée sur la recherche pour l'exploration académique
Langage de programmation
C++, MATLAB, Python, shell Unix
Catégories
Cette application peut également être téléchargée depuis https://sourceforge.net/projects/cnn-for-image-retrieval.mirror/. Elle est hébergée sur OnWorks afin de pouvoir être exécutée en ligne plus facilement depuis l'un de nos systèmes d'exploitation gratuits.
