Detic이라는 리눅스 앱으로, 최신 버전은 Deticsourcecode.tar.gz 파일로 다운로드할 수 있습니다. 워크스테이션용 무료 호스팅 제공업체인 OnWorks에서 온라인으로 실행할 수 있습니다.
Detic 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:
데틱
설명 :
Detic("이미지 수준 감독을 사용하여 2만 개의 클래스 감지")은 이미지 수준 레이블을 활용하여 완전히 주석 처리된 데이터셋을 넘어 확장 가능한 대규모 어휘 객체 감지기입니다. 지역화와 분류를 분리하여, 표준 감지 데이터를 기반으로 강력한 박스 지역화기를 학습하는 동시에 약한 감독 및 대규모 이미지 태그 코퍼스를 기반으로 분류기를 학습합니다. 공유 영역 제안 백본은 광범위한 박스 주석 없이도 수만 개의 범주로 확장 가능한 유연한 분류 헤드를 제공합니다. 이 시스템은 의미적 임베딩과 클래스 이름 감독을 통해 새로운 범주로의 제로샷 또는 퓨샷 확장을 지원하여 "오픈 월드" 감지를 실용적으로 구현합니다. Detectron2를 기반으로 구축된 이 저장소에는 완전 감독 및 약한 감독 소스를 혼합할 수 있는 구성, 사전 학습된 가중치 및 변환 도구가 포함되어 있습니다. Detic은 레이블 공간이 넓고 롱테일이지만 고밀도 바운딩 박스 주석이 불가능한 애플리케이션에 특히 유용합니다.
기능
- 분리된 지역화 및 분류를 통한 대규모 어휘 탐지
- 이미지 수준 태그에서 학습하여 규모에 맞게 카테고리를 확장합니다.
- Detectron2 백본 및 지역 제안 헤드와의 호환성
- 의미적 클래스 임베딩 및 이름을 통한 제로/퓨 샷 전송
- 완전 및 약하게 감독된 데이터를 혼합하기 위한 구성 및 가중치
- 데이터 세트 변환, 평가 및 대규모 레이블 공간 배포를 위한 도구
프로그래밍 언어
Python
카테고리
이 애플리케이션은 https://sourceforge.net/projects/detic.mirror/에서도 다운로드할 수 있습니다. OnWorks에 호스팅되어 무료 운영 체제 중 하나에서 가장 쉽게 온라인에서 실행할 수 있도록 설계되었습니다.