Rcnn이라는 이름의 리눅스 앱이며, 최신 릴리스는 ReleasethatgoeswithourCVPR14papersourcecode.tar.gz 형식으로 다운로드할 수 있습니다. 워크스테이션용 무료 호스팅 제공업체인 OnWorks에서 온라인으로 실행할 수 있습니다.
Rcnn 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.
스크린 샷
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Rcnn
기술
이 저장소에는 선구적인 딥러닝 기반 객체 감지 프레임워크인 R-CNN(Regions with Convolutional Neural Networks)의 최초 MATLAB 구현이 포함되어 있습니다. Ross Girshick이 개발한 R-CNN은 영역 제안(region proposal)과 합성곱 신경망(convolutional neuron)을 결합하여 이미지에서 객체를 감지합니다. PASCAL VOC와 같은 객체 감지 벤치마크에서 성능을 크게 향상시킨 최초의 접근 방식 중 하나였습니다.
기능
- MATLAB을 사용하여 R-CNN 객체 감지를 구현합니다.
- 지역 제안 및 CNN 기능 추출을 사용합니다.
- 추출된 기능에 대해 SVM 분류기를 학습합니다.
- 사전 훈련된 Caffe CNN과 호환 가능
- PASCAL VOC 데이터 세트에 대한 성능을 평가합니다.
- 지역 제안에서 최종 탐지까지의 파이프라인을 보여줍니다.
프로그래밍 언어
Matlab
카테고리
이 애플리케이션은 https://sourceforge.net/projects/rcnn.mirror/에서도 다운로드할 수 있습니다. OnWorks에 호스팅되어 무료 운영 체제 중 하나에서 가장 쉽게 온라인에서 실행할 수 있습니다.
