Questa è l'app per Windows chiamata DeepMask, la cui ultima versione può essere scaricata come deepmasksourcecode.tar.gz. Può essere eseguita online sul provider di hosting gratuito OnWorks per workstation.
Scarica ed esegui online gratuitamente questa app chiamata DeepMask 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. Avvia qualsiasi emulatore online OS OnWorks da questo sito Web, ma migliore emulatore online Windows.
- 5. Dal sistema operativo OnWorks Windows 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 e installala.
- 7. Scarica Wine dai repository software delle tue distribuzioni Linux. Una volta installato, puoi quindi fare doppio clic sull'app per eseguirli con Wine. Puoi anche provare PlayOnLinux, un'interfaccia fantasiosa su Wine che ti aiuterà a installare programmi e giochi Windows popolari.
Wine è un modo per eseguire il software Windows su Linux, ma senza Windows richiesto. Wine è un livello di compatibilità Windows open source in grado di eseguire programmi Windows direttamente su qualsiasi desktop Linux. Essenzialmente, Wine sta cercando di re-implementare abbastanza Windows da zero in modo che possa eseguire tutte quelle applicazioni Windows senza effettivamente bisogno di Windows.
IMMAGINI
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Maschera profonda
DESCRIZIONE
DeepMask è un approccio precoce e influente alla segmentazione di oggetti class-agnostic, che impara a proporre maschere con accuratezza pixel-pixel direttamente dalle immagini. Invece di generare prima i box e poi perfezionarli, la rete prevede una maschera in primo piano e un punteggio di "oggettività" per una determinata patch di immagine, producendo proposte di segmenti di alta qualità adatte al rilevamento a valle o alla segmentazione di istanze. Il modello viene addestrato end-to-end per allineare la forma della maschera all'estensione dell'oggetto, il che migliora notevolmente il richiamo a un numero gestibile di proposte. In pratica, DeepMask viene eseguito su una piramide di immagini con una finestra scorrevole, seguita da una soppressione non massima per produrre un insieme compatto di candidati. Un modello di raffinamento complementare (SharpMask) affina le previsioni grossolane, recuperando contorni fini come arti sottili o bordi di oggetti. Il repository (nello stack Torch/Lua originale) include pesi pre-addestrati, script di addestramento e utilità di valutazione.
Caratteristiche
- Rete di proposte di maschere indipendenti dalla classe che prevede sia la maschera che l'oggettività
- Inferenza a finestra scorrevole multiscala con soppressione non massima
- Fase di perfezionamento opzionale (SharpMask) per maschere nitide e consapevoli dei confini
- Implementazione Torch/Lua con modelli e script preaddestrati
- Elevato richiamo con relativamente poche proposte per un utilizzo efficiente a valle
- Utilità per esportare proposte e integrarle con pipeline di rilevamento
Linguaggio di programmazione
prendere
Categorie
Questa applicazione può essere scaricata anche da https://sourceforge.net/projects/deepmask.mirror/. È ospitata su OnWorks per poter essere eseguita online nel modo più semplice da uno dei nostri sistemi operativi gratuiti.
