これはR-FCNという名前のWindowsアプリで、最新リリースはR-FCNsourcecode.zip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、R-FCN 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は
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R-FCN
DESCRIPTION
R-FCN（「領域ベースの完全畳み込みネットワーク」）は、領域ごとにサブネットワークを実行する従来の領域ベースのアプローチ（Faster R-CNNなど）とは異なり、ほぼすべての計算を完全な畳み込みとし、画像全体で共有するオブジェクト検出フレームワークです。リポジトリは、標準データセットに対するR-FCNモデルのエンドツーエンドのトレーニングと推論をサポートする実装（Python）を提供します。著者らは、移動分散（検出）と移動不変性（分類）の必要性を両立させるために、位置依存スコアマップを提案しています。R-FCNは効率的（領域ごとのオーバーヘッドが低い）で、精度においても競争力があります（ResNetバックボーンなど）。高価な領域ごとの変換なしで、領域ごとの分類のための位置依存スコアマップ。パフォーマンスを向上させるためのオプションの「変形可能なR-FCN」拡張機能。
オプション
- 画像全体にわたって共通の特徴抽出を備えた完全な畳み込み設計
- 高価な領域ごとの変換なしで領域ごとの分類を行うための位置依存スコアマップ
- エンドツーエンドのトレーニング可能なパイプライン（提案 + 分類）
- 複数のバックボーンアーキテクチャのサポート（例：ResNet）
- オプションの「変形可能なR-FCN」拡張機能によりパフォーマンスが向上
- RoIごとのオーバーヘッドが低い（推論が速い）
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/r-fcn.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。
