זוהי אפליקציית לינוקס בשם DETR אשר את המהדורה האחרונה שלה ניתן להוריד כתמיכה ב-Detectron2andtorchscript,attention ו-panopticnotes,codeimprovements.zip. ניתן להפעיל אותו באופן מקוון בספק האירוח החינמי OnWorks עבור תחנות עבודה.
הורד והפעל באינטרנט את האפליקציה הזו בשם DETR 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
DETR
תיאור
קוד אימון PyTorch ומודלים מאומנים מראש עבור DETR (DEtection TRansformer). אנו מחליפים את צינור זיהוי האובייקטים המורכב המלא בעבודת יד בשנאי, ומתאימים את Faster R-CNN ל-ResNet-50, משיגים 42 AP ב-COCO תוך שימוש במחצית מעוצמת החישוב (FLOPs) ובאותו מספר פרמטרים. הסקה ב-50 שורות של PyTorch. מה זה. בניגוד לטכניקות ראייה ממוחשבת מסורתיות, DETR ניגש לזיהוי אובייקטים כבעיית חיזוי סט ישיר. הוא מורכב מאובדן גלובלי מבוסס סט, אשר מאלץ תחזיות ייחודיות באמצעות התאמה דו-צדדית, וארכיטקטורת מקודד-מפענח Transformer. בהינתן קבוצה קטנה וקבועה של שאילתות אובייקט נלמדות, DETR מנמק את היחסים של האובייקטים והקשר התמונה הגלובלי כדי להוציא ישירות את קבוצת התחזיות הסופית במקביל. בשל אופי מקביל זה, DETR הוא מהיר ויעיל מאוד.
תכונות
- DETR מאוד פשוט ליישום ולהתנסות איתו
- אנו מספקים דגמי DETR ו-DETR-DC5 בסיס
- הדגמים זמינים גם דרך רכזת לפיד
- אין רכיבים מהודרים נוספים ב-DETR והתלות בחבילה מינימלית
- אנו מאמנים DETR עם AdamW מגדיר את קצב הלמידה בשנאי ל-1e-4 ו-1e-5 בעמוד השדרה
- אנו מראים שזה יחסית פשוט להרחיב את ה-DETR כדי לחזות מסכות פילוח
שפת תכנות
פיתון
כל הקטגוריות
זוהי אפליקציה שניתן להביא גם מ-https://sourceforge.net/projects/detr.mirror/. זה התארח ב-OnWorks על מנת להפעיל אותו באינטרנט בצורה הקלה ביותר מאחת ממערכות ההפעלה החינמיות שלנו.
