これはDarknetというWindowsアプリで、最新リリースはdarknetsourcecode.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 Darknet 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：
ダークネット
説明：
Darknetは、Joseph Redmon氏によって開発された、C言語とCUDAで記述されたオープンソースのニューラルネットワークフレームワークです。YOLO（You Only Look Once）リアルタイム物体検出システムのオリジナル実装として最もよく知られています。Darknetは軽量、高速、そしてコンパイルが容易なため、研究用途にも実稼働環境にも最適です。リポジトリには、事前学習済みモデル、設定ファイル、そしてカスタム物体検出モデルの学習用ツールが用意されています。CUDAとOpenCVの統合によるGPUアクセラレーションにより、画像認識タスクにおいて高いパフォーマンスを実現します。そのシンプルさと強力な機能の組み合わせにより、Darknetはコンピュータービジョンコミュニティで最も影響力のあるプロジェクトの1つとなっています。
オプション
- ニューラルネットワークの高速トレーニングと推論を提供します
- CPUとGPUアクセラレーションの両方をサポート
- リアルタイム物体検出器のYOLOファミリーを含む
- 軽量で、依存関係が最小限で簡単にコンパイルできます
- すぐに使用できるように事前トレーニング済みのモデルを提供します
- CUDA GPU サポートによる効率性を重視した C 言語で記述
プログラミング言語
C
カテゴリー
このアプリケーションは、https://sourceforge.net/projects/darknet.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。