This is the Windows app named CNN for Image Retrieval whose latest release can be downloaded as cnn-for-image-retrievalsourcecode.zip. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
OnWorks で CNN for Image Retrieval 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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画像検索のためのCNN
DESCRIPTION
cnn-for-image-retrieval は、画像検索タスクにおける畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の活用を実証する研究指向プロジェクトです。このリポジトリは、画像から特徴表現を抽出し、類似性に基づく検索に用いるCNNベースの手法の実装を提供します。本プロジェクトは、データから直接特徴を学習することで、従来の手作業による記述子を改良するディープラーニング技術の適用に重点を置いています。コードには、カスタムデータセットに適応可能なトレーニングおよび評価スクリプトが含まれており、コンピュータービジョンにおける検索システムの実験に役立ちます。CNNアーキテクチャを活用することで、学習された埋め込みが多様な画像間で意味的な類似性を捉える方法を示します。このリソースは、教育的な参考資料としてだけでなく、画像検索研究のさらなる探求のための基盤としても役立ちます。
オプション
- 画像検索タスクのためのCNNベースの特徴抽出
- ディープラーニングモデルのトレーニングおよび評価スクリプト
- 手作りの特徴の代わりに学習した埋め込みを使用して検索を実証する
- コンピュータービジョン実験のカスタムデータセットに適応可能
- 類似性に基づく画像検索の例を示します
- 学術的探究のための研究指向の実装
プログラミング言語
C++、MATLAB、Python、Unixシェル
カテゴリー
このアプリケーションは、https://sourceforge.net/projects/cnn-for-image-retrieval.mirror/ からも取得できます。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。
