Il s'agit de l'application Windows DeepMask, dont la dernière version est téléchargeable sous le nom deepmasksourcecode.tar.gz. Elle peut être exécutée en ligne sur l'hébergeur gratuit OnWorks pour postes de travail.
Téléchargez et exécutez en ligne cette application nommée DeepMask 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 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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Masque profond
DESCRIPTION
DeepMask est une approche pionnière et influente de segmentation d'objets indépendante des classes, qui apprend à proposer des masques précis au pixel près directement à partir des images. Au lieu de générer d'abord des boîtes puis de les affiner, le réseau prédit un masque de premier plan et un score d'objectivité pour une portion d'image donnée, produisant ainsi des propositions de segments de haute qualité, adaptées à la détection en aval ou à la segmentation d'instances. Le modèle est entraîné de bout en bout pour aligner la forme du masque sur l'étendue de l'objet, ce qui améliore considérablement le rappel pour un nombre gérable de propositions. En pratique, DeepMask est exécuté sur une pyramide d'images avec une fenêtre glissante, suivie d'une suppression non maximale pour produire un ensemble compact de candidats. Un modèle d'affinement complémentaire (SharpMask) affine les prédictions grossières, récupérant les limites fines comme les membres fins ou les contours des objets. Le référentiel (intégré à la pile Torch/Lua d'origine) comprend des pondérations pré-entraînées, des scripts d'entraînement et des utilitaires d'évaluation.
Fonctionnement
- Réseau de propositions de masques indépendant de la classe qui prédit à la fois le masque et l'objectivité
- Inférence multi-échelle à fenêtre glissante avec suppression non maximale
- Étape de raffinement facultative (SharpMask) pour des masques nets et sensibles aux limites
- Implémentation Torch/Lua avec des modèles et des scripts pré-entraînés
- Rappel élevé avec relativement peu de propositions pour une utilisation efficace en aval
- Utilitaires permettant d'exporter des propositions et de les intégrer aux pipelines de détection
Langage de programmation
Lua
Catégories
Cette application peut également être téléchargée depuis https://sourceforge.net/projects/deepmask.mirror/. Elle est hébergée sur OnWorks afin de pouvoir être exécutée en ligne plus facilement depuis l'un de nos systèmes d'exploitation gratuits.
