यह डार्कनेट YOLO नाम का विंडोज़ ऐप है जिसकी नवीनतम रिलीज़ को YOLOv4.zip के रूप में डाउनलोड किया जा सकता है। इसे वर्कस्टेशन के लिए मुफ्त होस्टिंग प्रदाता ऑनवर्क्स में ऑनलाइन चलाया जा सकता है।
डार्कनेट योलो नाम के इस ऐप को ऑनवर्क्स के साथ मुफ्त में ऑनलाइन डाउनलोड करें और 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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डार्कनेट योलो
वर्णन
यह विंडोज़ और लिनक्स के लिए YOLO-v3 और v2 है। YOLO (आप केवल एक बार देखें) डार्कनेट का एक अत्याधुनिक, वास्तविक समय ऑब्जेक्ट डिटेक्शन सिस्टम है, जो C में एक ओपन सोर्स न्यूरल नेटवर्क फ्रेमवर्क है। YOLO बेहद तेज़ और सटीक है। यह संपूर्ण छवि को क्षेत्रों में विभाजित करने के लिए एकल तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करता है, और फिर प्रत्येक क्षेत्र के लिए बाउंडिंग बॉक्स और संभावनाओं की भविष्यवाणी करता है।
यह प्रोजेक्ट मूल डार्कनेट प्रोजेक्ट का एक हिस्सा है।
विशेषताएं
- विंडोज़ और लिनक्स के लिए समर्थन
- अत्याधुनिक मॉडल: सीएसपी, पीआरएन, एफिशिएंटनेट
- वीडियो पर सटीक पहचान के लिए आवर्ती मॉडलों को प्रशिक्षित करने की क्षमता
- डेटा संवर्द्धन और सक्रियण जोड़ा गया
- मिनी_बैच_आकार बढ़ाने और सटीकता बढ़ाने के लिए सीपीयू-रैम का उपयोग करके जीपीयू-प्रसंस्करण के साथ प्रशिक्षण की क्षमता
प्रोग्रामिंग भाषा
C
श्रेणियाँ
यह एक एप्लिकेशन है जिसे https://sourceforge.net/projects/darknet-yolo.mirror/ से भी प्राप्त किया जा सकता है। हमारे निःशुल्क ऑपरेटिव सिस्टमों में से एक से सबसे आसान तरीके से ऑनलाइन चलाने के लिए इसे ऑनवर्क्स में होस्ट किया गया है।
