זוהי אפליקציית לינוקס בשם Detectron2 שניתן להוריד את המהדורה האחרונה שלה בתור v0.6.zip. ניתן להפעיל אותו באופן מקוון בספק האירוח החינמי OnWorks עבור תחנות עבודה.
הורד והפעל באינטרנט את האפליקציה הזו בשם Detectron2 עם OnWorks בחינם.
בצע את ההוראות הבאות כדי להפעיל את האפליקציה הזו:
- 1. הורד את היישום הזה למחשב שלך.
- 2. הזן במנהל הקבצים שלנו https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX עם שם המשתמש שאתה רוצה.
- 3. העלה את היישום הזה במנהל קבצים כזה.
- 4. הפעל את האמולטור המקוון של OnWorks Linux או Windows מקוון או אמולטור מקוון של MACOS מאתר זה.
- 5. ממערכת ההפעלה OnWorks Linux שזה עתה התחלת, עבור אל מנהל הקבצים שלנו https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX עם שם המשתמש הרצוי.
- 6. הורד את האפליקציה, התקן אותה והפעל אותה.
בצילומי מסך
Ad
Detectron2
תיאור
Detectron2 היא מערכת התוכנה מהדור הבא של Facebook AI Research המיישמת אלגוריתמים חדישים לזיהוי אובייקטים. זהו שכתוב יסודי של הגרסה הקודמת, Detectron, ומקורו ב-maskrcnn-benchmark. הוא מופעל על ידי מסגרת הלמידה העמוקה של PyTorch. כולל תכונות נוספות כגון פילוח פאנופטי, Densepose, Cascade R-CNN, תיבות תוחמות מסובבות, PointRend, DeepLab וכו'. יכול לשמש כספרייה לתמיכה בפרויקטים שונים על גבי זה. אנו נפתח פרויקטי מחקר נוספים בקוד פתוח בדרך זו. זה מתאמן הרבה יותר מהר. ניתן לייצא מודלים לפורמט TorchScript או לפורמט Caffe2 לצורך פריסה. עם עיצוב חדש ומודולרי יותר, Detectron2 גמיש וניתן להרחבה, ומסוגל לספק הדרכה מהירה על שרתי GPU בודדים או מרובים. Detectron2 כולל יישומים באיכות גבוהה של זיהוי אובייקטים חדישים.
תכונות
- עיצוב מודולרי וניתן להרחבה
- מאפשר למשתמשים לחבר יישומי מודול מותאמים אישית
- דגמי R-CNN, Mask R-CNN, RetinaNet ו-DensePose מהירים יותר
- נורמת אצווה סינכרונית ותמיכה עבור מערכי נתונים חדשים
- תומך בזיהוי אובייקטים עם תיבות ומסכות פילוח מופעים
- תומך בפילוח סמנטי ובפילוח פאנופטי
שפת תכנות
פיתון
כל הקטגוריות
זוהי אפליקציה שניתן להביא גם מ-https://sourceforge.net/projects/detectron2.mirror/. הוא התארח ב-OnWorks על מנת להפעיל אותו באינטרנט בצורה הקלה ביותר מאחת ממערכות ההפעלה החינמיות שלנו.
