Questa è l'app Linux denominata SAHI, la cui ultima versione può essere scaricata come v0.11.34Releasesourcecode.tar.gz. Può essere eseguita online sul provider di hosting gratuito OnWorks per workstation.
Scarica ed esegui online questa app denominata SAHI con OnWorks gratuitamente.
Segui queste istruzioni per eseguire questa app:
- 1. Scaricata questa applicazione sul tuo PC.
- 2. Entra nel nostro file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con il nome utente che desideri.
- 3. Carica questa applicazione in tale file manager.
- 4. Avviare l'emulatore online OnWorks Linux o Windows online o l'emulatore online MACOS da questo sito Web.
- 5. Dal sistema operativo OnWorks Linux che hai appena avviato, vai al nostro file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con il nome utente che desideri.
- 6. Scarica l'applicazione, installala ed eseguila.
IMMAGINI
Ad
SAHI
DESCRIZIONE
Una libreria di visione leggera per eseguire il rilevamento di oggetti su larga scala e la segmentazione delle istanze. Il rilevamento degli oggetti e la segmentazione delle istanze sono di gran lunga i campi di applicazione più importanti in Computer Vision. Tuttavia, il rilevamento di piccoli oggetti e l'inferenza su immagini di grandi dimensioni sono ancora problemi importanti nell'uso pratico. Ecco che arriva il SAHI per aiutare gli sviluppatori a superare questi problemi del mondo reale con molte utilità di visione. Il rilevamento di piccoli oggetti e oggetti lontani nella scena è una sfida importante nelle applicazioni di sorveglianza. Tali oggetti sono rappresentati da un piccolo numero di pixel nell'immagine e mancano di dettagli sufficienti, rendendoli difficili da rilevare utilizzando rilevatori convenzionali. In questo lavoro, viene proposto un framework open-source chiamato Slicing Aided Hyper Inference (SAHI) che fornisce un'inferenza assistita da slicing generica e una pipeline di messa a punto per il rilevamento di piccoli oggetti.
Caratteristiche
- Esegui previsione di video/immagini a fette/standard
- Esegui previsioni a fette/standard utilizzando qualsiasi modello yolov5/mmdet/detectron2/huggingface ed esplora i risultati in cinquantuno app
- Suddividi automaticamente annotazioni COCO e file immagine
- Esplora più risultati di previsione sul tuo set di dati COCO con cinquantuno ui ordinati per numero di rilevamenti errati
- Valuta COCO AP e AR di classe per previsioni date e verità di base
- Calcola ed esporta molti grafici di analisi degli errori
Linguaggio di programmazione
Python
Categorie
Questa è un'applicazione che può anche essere recuperata da https://sourceforge.net/projects/sahi.mirror/. È stato ospitato in OnWorks per poter essere eseguito online nel modo più semplice da uno dei nostri Sistemi Operativi gratuiti.
