これはDeticという名前のLinuxアプリケーションで、最新リリースはDeticsourcecode.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。
OnWorks を使用して、Detic というアプリを無料でダウンロードし、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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デティック
DESCRIPTION
Detic（「画像レベルの教師あり学習を用いた2万クラスの検出」）は、画像レベルのラベルを活用することで、完全にアノテーションされたデータセットを超えて拡張可能な、大規模語彙オブジェクト検出器です。分類から位置推定を切り離し、標準的な検出データを用いて強ボックスローカライザーを学習する一方で、弱教師あり学習と大規模な画像タグコーパスから分類器を学習します。共有領域提案バックボーンは、網羅的なボックスアノテーションなしで数万のカテゴリに拡張可能な柔軟な分類ヘッドに情報を提供します。このシステムは、セマンティック埋め込みとクラス名の教師あり学習を介して、ゼロショットまたは少数ショットの新規カテゴリへの拡張をサポートし、「オープンワールド」検出を実用化します。Detectron2をベースに構築されたリポジトリには、設定、事前学習済みの重み、そして完全教師ありと弱教師ありのソースを混在させるための変換ツールが含まれています。Deticは、ラベル空間が広大でロングテールであるにもかかわらず、密なバウンディングボックスアノテーションが実現不可能なアプリケーションに特に役立ちます。
オプション
- 分離したローカリゼーションと分類による大規模語彙検出
- 画像レベルのタグからトレーニングして、カテゴリを大規模に拡張する
- Detectron2 バックボーンおよびリージョン提案ヘッドとの互換性
- 意味クラス埋め込みと名前によるゼロ/少数ショット転送
- 完全教師データと弱教師データを混合するための設定と重み
- データセットの変換、評価、大規模ラベル空間の展開のためのツール
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/detic.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。
