これはMaskFormerというLinuxアプリで、最新リリースはMaskFormersourcecode.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、MaskFormer 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。
マスクフォーマー
説明：
MaskFormerは、Facebook Researchが開発した画像セグメンテーションのための統合フレームワークであり、セマンティックセグメンテーション、インスタンスセグメンテーション、パノプティックセグメンテーション間のギャップを単一のアーキテクチャ内で埋めるように設計されています。これらのタスクを個別に処理する従来のセグメンテーションパイプラインとは異なり、MaskFormerはセグメンテーションをマスク分類問題として再定式化し、複数のセグメンテーションドメインにわたって一貫性のある効率的なアプローチを可能にします。Detectron2をベースに構築され、ADE20K、Cityscapes、COCO-Stuff、Mapillary Vistasなど、幅広いデータセットをサポートし、それぞれに事前トレーニング済みのベースラインを提供します。このモデルは、トレーニングと評価のワークフローを簡素化しながら、優れたパフォーマンスとスケーラビリティを実現します。後継のMask2Formerは、同じメタアーキテクチャを拡張し、すべての主要なセグメンテーションベンチマークで最先端の結果を達成しています。MaskFormerは、モジュール設計、データセット統合、既存のDetectron2モデルとの互換性を備えており、研究に不可欠なツールとなっています。
オプション
- セマンティック、インスタンス、パノプティックセグメンテーションのための統合アーキテクチャ
- Detectron2 をベースに構築され、モデルとデータセット間で完全な互換性があります
- ADE20K、Cityscapes、COCO-Stuff、Mapillary Vistas データセットをサポート
- 効率化のためにセグメンテーションをマスク分類タスクとして再定式化する
- 事前学習済みのベースラインと包括的なモデル動物園が含まれています
- Mask2Formerの基盤を構築し、最先端のセグメンテーション結果を実現
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/maskformer.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。