This is the Linux app named Detect and Track whose latest release can be downloaded as Detect-Tracksourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Detect and Track with OnWorks라는 앱을 무료로 다운로드하여 온라인에서 실행해보세요.
이 앱을 실행하려면 다음 지침을 따르세요.
- 1. 이 애플리케이션을 PC에 다운로드했습니다.
- 2. 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX에 원하는 사용자 이름을 입력합니다.
- 3. 이러한 파일 관리자에서 이 응용 프로그램을 업로드합니다.
- 4. 이 웹사이트에서 OnWorks Linux 온라인 또는 Windows 온라인 에뮬레이터 또는 MACOS 온라인 에뮬레이터를 시작합니다.
- 5. 방금 시작한 OnWorks Linux OS에서 원하는 사용자 이름으로 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX로 이동합니다.
- 6. 응용 프로그램을 다운로드하여 설치하고 실행합니다.
스크린샷:
감지 및 추적
설명 :
Detect-Track은 Christoph Feichtenhofer, Axel Pinz, Andrew Zisserman이 작성한 ICCV 2017 논문 "Detect to Track and Track to Detect"의 공식 구현입니다. 이 프레임워크는 객체 감지 및 추적을 단일 파이프라인으로 통합하여 감지가 추적을 지원하고 추적을 통해 감지 성능을 향상시킬 수 있도록 합니다. R-FCN의 수정된 버전을 기반으로 구축된 이 코드는 ResNet-50, ResNet-101, ResNeXt-101, Inception-v4와 같은 백본 네트워크를 사용하는 구현을 제공하며, ImageNet VID 데이터 세트에서 최고 수준의 정확도를 보여주는 결과를 제공합니다. 저장소에는 MATLAB 기반 학습 및 테스트 스크립트와 함께 사전 학습된 모델 및 재현성을 위한 사전 계산된 영역 제안이 포함되어 있습니다. 다중 프레임 입력 및 추적 상자를 개선하고 프레임 간 감지 신뢰도를 통합하는 향상된 버전을 포함한 여러 테스트 구성을 사용할 수 있습니다.
기능
- Detect-to-Track 및 Track-to-Detect 프레임워크(ICCV 2017) 구현
- ResNet, ResNeXt 및 Inception 백본을 사용하여 수정된 R-FCN 기반으로 구축됨
- 사전 학습된 모델과 사전 계산된 지역 제안을 제공합니다.
- ImageNet VID 및 DET 데이터세트에 대한 교육 및 테스트 스크립트
- 다중 프레임 및 정교한 추적을 포함한 다양한 테스트 모드
- ImageNet VID 검증 세트에서 82% 이상의 mAP 달성 결과
프로그래밍 언어
C++, 매트랩
카테고리
이 애플리케이션은 https://sourceforge.net/projects/detect-and-track.mirror/에서도 다운로드할 수 있습니다. OnWorks에 호스팅되어 무료 운영 시스템 중 하나에서 가장 쉽게 온라인에서 실행할 수 있도록 설계되었습니다.