This is the Linux app named Video Nonlocal Net whose latest release can be downloaded as video-nonlocal-netsourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Scarica ed esegui online gratuitamente questa app chiamata Video Nonlocal Net con OnWorks.
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
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Video Nonlocale Net
DESCRIZIONE
video-nonlocal-net implementa reti neurali non locali per la comprensione di video, aggiungendo la modellazione delle dipendenze a lungo raggio alle dorsali ConvNet 2D/3D. I blocchi non locali calcolano risposte simili a quelle dell'attenzione in tutte le posizioni nello spazio-tempo, consentendo a una feature in un frame e in una posizione di aggregare informazioni da frame e regioni distanti. Questa formulazione migliora il riconoscimento delle azioni e il ragionamento spaziotemporale, soprattutto per le classi che richiedono un contesto che vada oltre le finestre temporali brevi. Il repository fornisce ricette e modelli di training per set di dati standard, nonché ablazioni che mostrano quanti blocchi non locali inserire e in quali fasi. Implementazioni efficienti mantengono la memoria e il calcolo gestibili, in modo che i blocchi possano essere aggiunti senza riscrivere l'intera dorsale. Il risultato è un meccanismo pratico e immediato per l'aggiornamento di modelli video puramente locali in reti sensibili al contesto con elevate prestazioni di benchmark.
Caratteristiche
- Blocchi non locali per la modellazione della dipendenza spazio-temporale a lungo raggio
- Integrazioni con i più diffusi backbone 2D/3D per il riconoscimento delle azioni
- Script di formazione di riferimento e configurazioni di ablazione
- Implementazioni consapevoli della memoria adatte all'addestramento multi-GPU
- Strumenti di valutazione per set di dati e metriche video comuni
- Livelli modulari che si inseriscono nelle architetture ConvNet esistenti
Linguaggio di programmazione
Python
Categorie
Questa applicazione può essere scaricata anche da https://sourceforge.net/projects/video-nonlocal-net.mirror/. È ospitata su OnWorks per poter essere eseguita online nel modo più semplice da uno dei nostri sistemi operativi gratuiti.
