これはVoteNetというWindowsアプリで、最新リリースはvotenetsourcecode.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。
VoteNet with OnWorks 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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投票ネット
DESCRIPTION
VoteNet は、ディープポイントセットネットワークとハフ投票メカニズムを組み合わせた、ポイントクラウド用の 3D オブジェクト検出フレームワークです。3D 空間内のオブジェクトの位置を特定して分類します。3D シーン内のオブジェクトの重心が入力サーフェス ポイント上にない場合が多いという課題に対処するため、各ポイントに潜在的なオブジェクトの中心に「投票」させます。これらの投票はクラスタ化され、オブジェクトの仮説が提案されます。クラスタの中心が形成されると、ネットワークはそれらの周囲の境界ボックスを回帰して分類します。VoteNet はエンドツーエンドで動作します。つまり、投票、集約、境界ボックス回帰の各コンポーネントを共同で学習し、2D プロキシやボクセル化に依存せずに高い検出精度を実現します。コードベースには、屋内データセット (SUN RGB-D、ScanNet) 用のデータ準備、トレーニングおよび評価スクリプト、ポイントクラウド上で予測されたボックスを視覚化するデモ ユーティリティが含まれています。
オプション
- 生のポイントクラウドから特徴を抽出するためのディープポイントセットバックボーン（例：PointNet++）
- ハフ投票モジュール: ポイントは重心回帰の課題を克服するためにオブジェクトの中心を提案します
- オブジェクト提案を形成するための投票のクラスタリングと境界ボックス回帰
- 投票、回帰、分類ヘッドのエンドツーエンドの共同トレーニング
- SUN RGB-D および ScanNet データセットの前処理、トレーニング、評価スクリプト
- 予測ボックスを使用して点群をレンダリングする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/votenet.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。
