This is the Linux app named DetectAndTrack whose latest release can be downloaded as DetectAndTracksourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
DetectAndTrack with OnWorks라는 앱을 무료로 온라인에서 다운로드하여 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 :
DetectAndTrack은 CVPR 2018 논문 "Detect-and-Track: Efficient Pose Estimation in Videos"의 참조 구현으로, 비디오 프레임 전반에 걸친 인간 키포인트 감지 및 추적에 중점을 두고 있습니다. 이 시스템은 프레임별 포즈 감지와 추적 메커니즘을 결합하여 시간 경과에 따라 신원을 유지함으로써 비디오에서 효율적인 다중 사용자 포즈 추정을 가능하게 합니다. 코드와 지침은 논문 결과를 재현하고 비디오 포즈 연구 연구자들에게 시작점을 제공하도록 구성되어 있습니다. 저장소는 보관되어 현재 읽기 전용이지만, 이슈 트래커와 아티팩트는 구현 세부 정보와 실험 설정을 이해하는 데 여전히 유용합니다. 이 프로젝트는 다른 Facebook Research 비전 프로젝트와 함께 진행되어 비디오 포즈 및 추적 기술의 발전에 대한 역사적 맥락을 제공합니다. 연구자들은 여전히 알고리즘을 연구하고, 파이프라인을 조정하거나, 아이디어를 최신 프레임워크로 이식할 수 있습니다.
기능
- 비디오에서 여러 사람의 포즈 감지
- 프레임 간 ID를 유지하기 위한 시간 추적
- CVPR 2018 논문과 일치하는 참조 코드
- 평가 및 벤치마크를 재현하는 스크립트
- 탐지 및 추적 단계를 위한 모듈식 구성 요소
- 안정적이고 인용 가능한 참조를 위한 읽기 전용 보관소
프로그래밍 언어
Python
카테고리
이 애플리케이션은 https://sourceforge.net/projects/detectandtrack.mirror/에서도 다운로드할 수 있습니다. OnWorks에 호스팅되어 무료 운영 체제 중 하나에서 가장 쉽게 온라인에서 실행할 수 있습니다.