이 앱은 Video Nonlocal Net이라는 이름의 Windows 앱이며, 최신 버전은 video-nonlocal-netsourcecode.tar.gz 파일로 다운로드할 수 있습니다. 워크스테이션용 무료 호스팅 제공업체인 OnWorks에서 온라인으로 실행할 수 있습니다.
OnWorks가 포함된 Video Nonlocal Net이라는 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 모든 OS OnWorks 온라인 에뮬레이터를 시작하지만 더 나은 Windows 온라인 에뮬레이터를 시작합니다.
- 5. 방금 시작한 OnWorks Windows OS에서 원하는 사용자 이름으로 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX로 이동합니다.
- 6. 애플리케이션을 다운로드하여 설치합니다.
- 7. Linux 배포 소프트웨어 저장소에서 Wine을 다운로드합니다. 설치가 완료되면 앱을 두 번 클릭하여 Wine과 함께 실행할 수 있습니다. 인기 있는 Windows 프로그램 및 게임을 설치하는 데 도움이 되는 Wine을 통한 멋진 인터페이스인 PlayOnLinux를 사용해 볼 수도 있습니다.
Wine은 Linux에서 Windows 소프트웨어를 실행하는 방법이지만 Windows가 필요하지 않습니다. Wine은 모든 Linux 데스크탑에서 직접 Windows 프로그램을 실행할 수 있는 오픈 소스 Windows 호환성 계층입니다. 본질적으로 Wine은 Windows가 필요하지 않고 모든 Windows 응용 프로그램을 실행할 수 있도록 Windows를 처음부터 충분히 다시 구현하려고 합니다.
스크린샷:
비디오 비로컬 넷
설명 :
video-nonlocal-net은 비디오 이해를 위한 비로컬 신경망(Non-local Neural Network)을 구현하고, 2D/3D ConvNet 백본에 장거리 의존성 모델링을 추가합니다. 비로컬 블록은 시공간 내 모든 위치에 걸쳐 주의 유사 반응을 계산하여, 특정 프레임과 위치의 특징이 멀리 떨어진 프레임과 영역의 정보를 수집할 수 있도록 합니다. 이러한 공식은 특히 짧은 시간 윈도우를 넘어서는 맥락을 필요로 하는 클래스에 대해 동작 인식 및 시공간 추론을 향상시킵니다. 이 저장소는 표준 데이터셋에 대한 학습 레시피와 모델뿐만 아니라, 삽입할 비로컬 블록의 수와 단계를 보여주는 애블레이션을 제공합니다. 효율적인 구현을 통해 메모리와 컴퓨팅을 효율적으로 관리하여 전체 백본을 다시 작성하지 않고도 블록을 추가할 수 있습니다. 그 결과, 순수 로컬 비디오 모델을 강력한 벤치마크 성능을 갖춘 맥락 인식 네트워크로 업그레이드할 수 있는 실용적인 드롭인 메커니즘이 탄생했습니다.
기능
- 장거리 시공간 종속성 모델링을 위한 비로컬 블록
- 동작 인식을 위한 인기 있는 2D/3D 백본과의 통합
- 참조 교육 스크립트 및 절제 구성
- 다중 GPU 학습에 적합한 메모리 인식 구현
- 일반적인 비디오 데이터 세트 및 메트릭에 대한 평가 도구
- 기존 ConvNet 아키텍처에 포함되는 모듈식 레이어
프로그래밍 언어
Python
카테고리
이 애플리케이션은 https://sourceforge.net/projects/video-nonlocal-net.mirror/에서도 다운로드할 수 있습니다. OnWorks에 호스팅되어 무료 운영 체제 중 하나에서 가장 쉽게 온라인에서 실행할 수 있도록 설계되었습니다.