זוהי אפליקציית לינוקס בשם Mesh R-CNN שאת הגרסה האחרונה שלה ניתן להוריד בשם mesrcnnsourcecode.tar.gz. ניתן להריץ אותה באופן מקוון בספק האירוח החינמי OnWorks לתחנות עבודה.
הורד והפעל אונליין את האפליקציה הזו בשם Mesh R-CNN 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
רשת R-CNN
תיאור
Mesh R-CNN היא מסגרת שחזור והבנה תלת-ממדית של אובייקטים שפותחה על ידי Facebook Research ומרחיבה את Mask R-CNN לתחום התלת-ממדי. Mesh R-CNN, שנבנה על גבי Detectron2 ו-PyTorch3D, מאפשר חיזוי רשת תלת-ממדית מקצה לקצה ישירות מתמונות RGB בודדות. המודל לומד לזהות, לפלח ולשחזר ייצוגי רשת תלת-ממדיים מפורטים של אובייקטים בתמונות טבעיות, ומגשר על הפער בין תפיסה דו-ממדית להבנה תלת-ממדית. בניגוד לגישות מבוססות ווקסלים או נקודות, Mesh R-CNN משתמש בייצוג רשת דיפרנציאלי, המאפשר לו לעדן ביעילות את גיאומטריית המשטח תוך שמירה על פירוט מרחבי גבוה. המערכת משלבת זיהוי דו-ממדי מ-Mask R-CNN עם מודולי חשיבה תלת-ממדיים שמפיקים שחזורי רשת מלאים המיושרים עם תמונת הקלט. היא הוערכה על מערכי נתונים כמו Pix3D, שם היא מדגישה ביצועים חדישים בשחזור גיאומטריית אובייקטים מהעולם האמיתי.
תכונות
- מרחיב את Mask R-CNN כדי לאפשר שחזור רשת תלת-ממדי מתמונות
- בנוי על Detectron2 (לראייה דו-ממדית) ו-PyTorch3D (לפעולות תלת-ממדיות)
- ניבוי רשתות פני שטח תלת-ממדיות מפורטות במקום ווקסלים או ענני נקודות
- מסגרת דיפרנציאלית מקצה לקצה עבור חשיבה דו-ממדית-תלת-ממדית משותפת
- מודל מאומן מראש זמין עבור מערך הנתונים Pix3D
- תומך בוויזואליזציה של הדגמות ובשילוב קל עם צינורות Detectron2
שפת תכנות
Python, Unix Shell
כל הקטגוריות
זוהי אפליקציה שניתן להוריד גם מאתר https://sourceforge.net/projects/mesh-r-cnn.mirror/. היא אוחסנה ב-OnWorks על מנת שניתן יהיה להפעיל אותה באופן מקוון בצורה הקלה ביותר מאחת ממערכות ההפעלה החינמיות שלנו.
