This is the Windows app named Darknet whose latest release can be downloaded as darknetsourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
डार्कनेट नामक इस ऐप को ऑनवर्क्स के साथ मुफ्त में डाउनलोड करें और ऑनलाइन चलाएं।
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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वर्णन
डार्कनेट, जोसेफ रेडमन द्वारा विकसित, C और CUDA में लिखा गया एक ओपन सोर्स न्यूरल नेटवर्क फ्रेमवर्क है। इसे YOLO (यू ओनली लुक वन्स) रियल-टाइम ऑब्जेक्ट डिटेक्शन सिस्टम के मूल कार्यान्वयन के रूप में जाना जाता है। डार्कनेट हल्का, तेज़ और संकलित करने में आसान है, जो इसे अनुसंधान और उत्पादन उपयोग के लिए उपयुक्त बनाता है। यह रिपॉजिटरी कस्टम ऑब्जेक्ट डिटेक्शन मॉडल के प्रशिक्षण के लिए पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल, कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइलें और उपकरण प्रदान करती है। CUDA और OpenCV एकीकरण के माध्यम से GPU त्वरण के साथ, यह छवि पहचान कार्यों में उच्च प्रदर्शन प्राप्त करता है। इसकी सरलता और शक्तिशाली क्षमताओं ने डार्कनेट को कंप्यूटर विज़न समुदाय में सबसे प्रभावशाली परियोजनाओं में से एक बना दिया है।
विशेषताएं
- तंत्रिका नेटवर्क के लिए तेज़ प्रशिक्षण और अनुमान प्रदान करता है
- CPU और GPU दोनों त्वरण का समर्थन करता है
- इसमें वास्तविक समय ऑब्जेक्ट डिटेक्टरों का YOLO परिवार शामिल है
- न्यूनतम निर्भरताओं के साथ हल्का और संकलित करने में आसान
- त्वरित उपयोग के लिए पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल प्रदान करता है
- CUDA GPU समर्थन के साथ दक्षता के लिए C में लिखा गया
प्रोग्रामिंग भाषा
C
श्रेणियाँ
यह एक ऐसा एप्लिकेशन है जिसे https://sourceforge.net/projects/darknet.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।
