यह विंडोज़ ऐप है जिसका नाम CNN for Image Retrieval है, जिसका नवीनतम संस्करण cnn-for-image-retrievalsourcecode.zip के रूप में डाउनलोड किया जा सकता है। इसे वर्कस्टेशन के लिए मुफ़्त होस्टिंग प्रदाता OnWorks पर ऑनलाइन चलाया जा सकता है।
OnWorks के साथ CNN for Image Retrieval नामक इस ऐप को मुफ्त में डाउनलोड करें और ऑनलाइन चलाएँ।
इस ऐप को चलाने के लिए इन निर्देशों का पालन करें:
- 1. इस एप्लिकेशन को अपने पीसी में डाउनलोड करें।
- 2. हमारे फ़ाइल प्रबंधक में https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस उपयोगकर्ता नाम के साथ दर्ज करें जो आप चाहते हैं।
- 3. इस एप्लिकेशन को ऐसे फाइल मैनेजर में अपलोड करें।
- 4. इस वेबसाइट से कोई भी ओएस ऑनवर्क्स ऑनलाइन एमुलेटर शुरू करें, लेकिन बेहतर विंडोज ऑनलाइन एमुलेटर।
- 5. ऑनवर्क्स विंडोज ओएस से आपने अभी शुरुआत की है, हमारे फाइल मैनेजर को https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस यूजरनेम के साथ जाएं जो आप चाहते हैं।
- 6. एप्लिकेशन डाउनलोड करें और इसे इंस्टॉल करें।
- 7. अपने Linux वितरण सॉफ़्टवेयर रिपॉजिटरी से वाइन डाउनलोड करें। एक बार इंस्टॉल हो जाने पर, आप ऐप को वाइन के साथ चलाने के लिए डबल-क्लिक कर सकते हैं। आप PlayOnLinux को भी आज़मा सकते हैं, जो वाइन पर एक फैंसी इंटरफ़ेस है जो आपको लोकप्रिय विंडोज़ प्रोग्राम और गेम इंस्टॉल करने में मदद करेगा।
वाइन लिनक्स पर विंडोज सॉफ्टवेयर चलाने का एक तरीका है, लेकिन विंडोज की आवश्यकता नहीं है। वाइन एक ओपन-सोर्स विंडोज संगतता परत है जो किसी भी लिनक्स डेस्कटॉप पर सीधे विंडोज प्रोग्राम चला सकती है। अनिवार्य रूप से, वाइन खरोंच से पर्याप्त विंडोज़ को फिर से लागू करने की कोशिश कर रहा है ताकि वह उन सभी विंडोज़ अनुप्रयोगों को वास्तव में विंडोज़ की आवश्यकता के बिना चला सके।
स्क्रीनशॉट
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छवि पुनर्प्राप्ति के लिए CNN
वर्णन
cnn-for-image-retrieval एक शोध-उन्मुख परियोजना है जो छवि पुनर्प्राप्ति कार्यों के लिए कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) के उपयोग को प्रदर्शित करती है। यह रिपॉजिटरी छवियों से फ़ीचर निरूपण निकालने और समानता-आधारित पुनर्प्राप्ति के लिए उनका उपयोग करने हेतु CNN-आधारित विधियों के कार्यान्वयन प्रदान करती है। यह डेटा से सीधे फ़ीचर सीखकर पारंपरिक रूप से तैयार किए गए डिस्क्रिप्टर को बेहतर बनाने के लिए डीप लर्निंग तकनीकों के अनुप्रयोग पर केंद्रित है। कोड में प्रशिक्षण और मूल्यांकन स्क्रिप्ट शामिल हैं जिन्हें कस्टम डेटासेट के लिए अनुकूलित किया जा सकता है, जिससे यह कंप्यूटर विज़न में पुनर्प्राप्ति प्रणालियों के साथ प्रयोग करने के लिए उपयोगी हो जाता है। CNN आर्किटेक्चर का लाभ उठाकर, यह परियोजना दर्शाती है कि कैसे सीखे गए एम्बेडिंग विभिन्न छवियों में अर्थगत समानता को पकड़ सकते हैं। यह संसाधन एक शैक्षिक संदर्भ और छवि पुनर्प्राप्ति अनुसंधान में आगे के अन्वेषण के लिए एक आधार दोनों के रूप में कार्य करता है।
विशेषताएं
- छवि पुनर्प्राप्ति कार्यों के लिए CNN-आधारित सुविधा निष्कर्षण
- गहन शिक्षण मॉडलों के लिए प्रशिक्षण और मूल्यांकन स्क्रिप्ट
- हस्तनिर्मित सुविधाओं के बजाय सीखे गए एम्बेडिंग का उपयोग करके पुनर्प्राप्ति का प्रदर्शन करता है
- कंप्यूटर विज़न प्रयोगों में कस्टम डेटासेट के लिए अनुकूलनीय
- समानता-आधारित छवि खोज के उदाहरण प्रदान करता है
- शैक्षणिक अन्वेषण के लिए अनुसंधान-उन्मुख कार्यान्वयन
प्रोग्रामिंग भाषा
C++, MATLAB, पायथन, यूनिक्स शेल
श्रेणियाँ
यह एक ऐसा एप्लिकेशन है जिसे https://sourceforge.net/projects/cnn-for-image-retrieval.mirror/ से भी प्राप्त किया जा सकता है। इसे हमारे किसी भी निःशुल्क ऑपरेटिव सिस्टम से सबसे आसान तरीके से ऑनलाइन चलाने के लिए OnWorks में होस्ट किया गया है।
