This is the Windows app named Detectron whose latest release can be downloaded as Detectronsourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
OnWorks を使用して、Detectron というこの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は
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ディテクトロン
DESCRIPTION
Detectronは、物体検出とインスタンスセグメンテーションの研究フレームワークであり、多くの現代的な検出モデルを単一の再現可能なコードベースで普及させました。Caffe2をベースにカスタムCUDA/C++演算子を使用して構築され、Faster R-CNN、Mask R-CNN、RetinaNet、Feature Pyramid Networksといったモデルのリファレンス実装を提供しました。このフレームワークは、クリーンな構成システム、強力なベースライン、そして「モデルズー」を重視しており、研究者は一貫した設定の下で結果を比較することができました。マルチGPU構成、標準データセット、そして一般的な拡張を扱うトレーニングおよび評価パイプラインが含まれており、検出研究における実験手法の標準化に貢献しました。可視化ユーティリティと診断スクリプトにより、トレーニング中に予測、提案、損失を簡単に検証できます。このプロジェクトはその後Detectron2に取って代わられましたが、オリジナルのDetectronは歴史的に重要な再現可能なリファレンスとして今もなお多くの作品に影響を与えています。
オプション
- Faster R-CNN、Mask R-CNN、RetinaNet、FPN、キーポイントヘッドのリファレンス実装
- 事前学習済みの重みと標準化された評価レシピを備えたモデル動物園
- 実験とアブレーションのためのYAML駆動型設定システム
- マルチGPUトレーニングと効率的なCaffe2/CUDA演算子
- COCO やその他の一般的なベンチマーク用のデータセットローダーとユーティリティ
- 検出、マスク、トレーニング診断のための可視化ツール
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/detectron.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。
