This is the Windows app named CAM whose latest release can be downloaded as CAMsourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
OnWorks で CAM というアプリを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OSOnWorksオンラインエミュレーターを起動しますが、Windowsオンラインエミュレーターの方が優れています。
-5。起動したばかりのOnWorksWindows 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てインストールします。
-7.LinuxディストリビューションソフトウェアリポジトリからWineをダウンロードします。 インストールしたら、アプリをダブルクリックして、Wineで実行できます。 また、人気のあるWindowsプログラムやゲームのインストールに役立つWine上の豪華なインターフェイスであるPlayOnLinuxを試すこともできます。
WineはLinux上でWindowsソフトウェアを実行する方法ですが、Windowsは必要ありません。 Wineは、任意のLinuxデスクトップでWindowsプログラムを直接実行できるオープンソースのWindows互換性レイヤーです。 基本的に、Wineは、実際にWindowsを必要とせずに、これらすべてのWindowsアプリケーションを実行できるように、十分な数のWindowsを最初から再実装しようとしています。
スクリーンショットは
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CAM
DESCRIPTION
このリポジトリは、クラス活性化マッピング（CAM）を実装しています。CAMは、畳み込みニューラルネットワークの暗黙的な注目を明らかにする技術で、ネットワークのクラス予測に影響を与える最も識別力の高い画像領域を強調表示するヒートマップを生成します。この手法では、CNNモデルをわずかに変更（例えば、最終層の前にグローバル平均プーリングを使用）し、クラス活性化マップとして特徴マップの重み付けされた組み合わせを生成します。既存のCNNとの統合（軽微な変更あり）。標準アーキテクチャを使用したサンプルスクリプト/例。このリポジトリでは、CAMを既存のCNNアーキテクチャに適用するためのサンプルコードと手順を提供しています。クラスごとの識別領域の可視化。
オプション
- クラス活性化ヒートマップの生成
- 既存のCNNとの統合（軽微な変更あり）
- クラスごとの識別領域の可視化
- 使いやすさ / 最小限のコードオーバーヘッド
- 標準アーキテクチャを使用したサンプルスクリプト/例
- 複数のデータセット/クラスで動作します
プログラミング言語
マトラブ
カテゴリー
このアプリケーションは、https://sourceforge.net/projects/cam.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。
