これはDetectron2という名前のLinuxアプリで、最新リリースはv0.6.zipとしてダウンロードできます。 ワークステーション用の無料ホスティングプロバイダーOnWorksでオンラインで実行できます。
Detectron2という名前のこのアプリを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は
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ディテトロン2
DESCRIPTION
Detectron2は、最先端のオブジェクト検出アルゴリズムを実装するFacebook AIResearchの次世代ソフトウェアシステムです。 これは、以前のバージョンであるDetectronを一から書き直したものであり、maskrcnn-benchmarkに由来します。 これは、PyTorchディープラーニングフレームワークを利用しています。 パノプティコンセグメンテーション、Densepose、Cascade R-CNN、回転バウンディングボックス、PointRend、DeepLabなどの機能がさらに含まれています。ライブラリとして使用して、さまざまなプロジェクトをサポートできます。 このようにして、より多くの研究プロジェクトをオープンソース化します。 それははるかに速く訓練します。 モデルは、展開のためにTorchScript形式またはCaffe2形式にエクスポートできます。 新しい、よりモジュール化された設計により、Detectron2は柔軟性と拡張性があり、単一または複数のGPUサーバーで高速トレーニングを提供できます。 Detectron2には、最先端のオブジェクト検出の高品質な実装が含まれています。
特徴
- モジュール式の拡張可能なデザイン
- ユーザーがカスタムモジュールの実装をプラグインできるようにします
- より高速なR-CNN、マスクR-CNN、RetinaNet、およびDensePoseモデル
- 同期バッチ基準と新しいデータセットのサポート
- ボックスとインスタンスセグメンテーションマスクによるオブジェクト検出をサポートします
- セマンティックセグメンテーションとパノプティコンセグメンテーションをサポート
プログラミング言語
Python
カテゴリー
これは、https：//sourceforge.net/projects/detectron2.mirror/からも取得できるアプリケーションです。 無料のオペレーティングシステムのXNUMXつから最も簡単な方法でオンラインで実行するために、OnWorksでホストされています。
