これはVideo Nonlocal NetというWindowsアプリで、最新リリースはvideo-nonlocal-netsourcecode.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、Video Nonlocal Net というこの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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ビデオ非局所ネット
DESCRIPTION
video-nonlocal-net は、ビデオ理解のための非局所ニューラルネットワークを実装し、2D/3D ConvNet バックボーンに長距離依存性モデリングを追加します。非局所ブロックは、空間時間内のすべての位置にわたって注意のような応答を計算し、1 つのフレームと場所の特徴が遠くのフレームと領域からの情報を集約できるようにします。この定式化により、特に短い時間ウィンドウを超えるコンテキストを必要とするクラスのアクション認識と時空間推論が向上します。リポジトリには、標準データセットのトレーニングレシピとモデルに加えて、挿入する非局所ブロックの数とステージを示すアブレーションが用意されています。効率的な実装により、メモリとコンピューティングが管理しやすい状態になり、バックボーン全体を書き換えることなくブロックを追加できます。その結果、純粋にローカルなビデオモデルを、強力なベンチマークパフォーマンスを備えたコンテキストアウェアネットワークにアップグレードするための実用的なドロップインメカニズムが実現します。
オプション
- 長距離時空依存モデリングのための非局所ブロック
- アクション認識のための一般的な2D/3Dバックボーンとの統合
- トレーニングスクリプトとアブレーション構成を参照する
- マルチGPUトレーニングに適したメモリを考慮した実装
- 一般的なビデオデータセットとメトリクスの評価ツール
- 既存のConvNetアーキテクチャに組み込むモジュラーレイヤー
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/video-nonlocal-net.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。
