これはDetectAndTrackというLinuxアプリで、最新リリースはDetectAndTracksourcecode.tar.gzとしてダウンロードできます。ワークステーション向けの無料ホスティングプロバイダーであるOnWorksでオンラインで実行できます。
DetectAndTrack というアプリを OnWorks で無料でダウンロードしてオンラインで実行します。
このアプリを実行するには、次の手順に従ってください。
-1。このアプリケーションをPCにダウンロードしました。
--2。ファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXに必要なユーザー名を入力します。
-3。このアプリケーションをそのようなファイルマネージャにアップロードします。
-4。このWebサイトからOnWorksLinuxオンラインまたはWindowsオンラインエミュレーターまたはMACOSオンラインエミュレーターを起動します。
-5。起動したばかりのOnWorksLinux OSから、必要なユーザー名でファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXにアクセスします。
-6。アプリケーションをダウンロードし、インストールして実行します。
スクリーンショット：
検出と追跡
説明：
DetectAndTrackは、CVPR 2018論文「Detect-and-Track: Efficient Pose Estimation in Videos」のリファレンス実装であり、動画フレーム全体にわたる人物キーポイントの検出と追跡に焦点を当てています。このシステムは、フレームごとのポーズ検出と追跡メカニズムを組み合わせることで、時間の経過とともにIDを維持し、動画における複数人物の効率的なポーズ推定を可能にします。コードと手順は、論文の結果を再現し、動画のポーズに関する研究者の出発点となるように構成されています。リポジトリはアーカイブされ、現在は読み取り専用ですが、課題トラッカーと成果物は実装の詳細や実験設定を理解する上で引き続き役立ちます。このプロジェクトは、Facebook Researchの他のビジョンに基づく取り組みと並行して進められており、動画のポーズと追跡技術の進化の歴史的背景を提供しています。研究者は、アルゴリズムを研究したり、パイプラインを適応させたり、アイデアを最新のフレームワークに移植したりすることができます。
オプション
- 動画における複数人物のポーズ検出
- フレーム間でアイデンティティを維持するための時間的追跡
- CVPR 2018論文に準拠した参照コード
- 評価とベンチマークを再現するスクリプト
- 検出および追跡段階のモジュールコンポーネント
- 安定した引用可能な参照のための読み取り専用アーカイブ
プログラミング言語
Python
カテゴリー
このアプリケーションは、https://sourceforge.net/projects/detectandtrack.mirror/ からも入手できます。OnWorks でホストされているため、無料のオペレーティングシステムから最も簡単にオンラインで実行できます。