Ini ialah apl Linux bernama maskrcnn-tanda aras yang keluaran terbarunya boleh dimuat turun sebagai Initialreleasesourcecode.tar.gz. Ia boleh dijalankan dalam talian dalam penyedia pengehosan percuma OnWorks untuk stesen kerja.
Muat turun dan jalankan dalam talian apl bernama maskrcnn-tanda aras ini dengan OnWorks secara percuma.
Ikut arahan ini untuk menjalankan apl ini:
- 1. Memuat turun aplikasi ini dalam PC anda.
- 2. Masukkan dalam pengurus fail kami https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX dengan nama pengguna yang anda mahukan.
- 3. Muat naik aplikasi ini dalam pengurus filem tersebut.
- 4. Mulakan OnWorks Linux dalam talian atau emulator dalam talian Windows atau emulator dalam talian MACOS dari tapak web ini.
- 5. Daripada OS Linux OnWorks yang baru anda mulakan, pergi ke pengurus fail kami https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXX dengan nama pengguna yang anda mahukan.
- 6. Muat turun aplikasi, pasang dan jalankan.
SKRIN:
maskrcnn-penanda aras
HURAIAN:
Mask R-CNN Benchmark ialah rangka kerja berasaskan PyTorch yang menyediakan pelaksanaan berprestasi tinggi bagi pengesanan objek, pembahagian contoh dan model pengesanan titik utama. Pada asalnya dibina untuk menanda aras Mask R-CNN dan model yang berkaitan, ia menawarkan reka bentuk modular yang bersih untuk melatih dan menilai sistem pengesanan dengan cekap pada set data standard seperti COCO. Rangka kerja ini menyepadukan komponen kritikal—rangkaian cadangan wilayah (RPN), lapisan RoIAlign, kepala topeng dan seni bina tulang belakang seperti ResNet dan FPN—dioptimumkan untuk ketepatan dan kelajuan. Ia menyokong latihan teragih berbilang GPU, ketepatan campuran dan pemuat data tersuai untuk set data baharu. Dibina sebagai pelaksanaan rujukan, ia menjadi asas untuk Detectron2 generasi akan datang, namun masih digunakan secara meluas untuk penyelidikan yang memerlukan persekitaran yang stabil dan boleh dihasilkan semula. Alat visualisasi, pusat pemeriksaan zoo model dan skrip penanda aras memudahkan untuk meniru hasil tercanggih atau memperhalusi model untuk tugasan tersuai.
Ciri-ciri
- Pelaksanaan Mask R-CNN, R-CNN Lebih Pantas dan model titik kunci berprestasi tinggi
- Komponen modular untuk RPN, RoIAlign, kepala topeng dan tulang belakang
- Latihan yang diedarkan berbilang GPU dan sokongan ketepatan campuran
- Sokongan dan pemuat set data untuk COCO, Pascal VOC dan set data tersuai
- Alat visualisasi dan penilaian untuk hasil pengesanan dan pembahagian
- Pelaksanaan rujukan boleh dihasilkan semula untuk penanda aras dan penalaan halus
Bahasa Pengaturcaraan
Python
Kategori
Ini adalah aplikasi yang juga boleh diambil dari https://sourceforge.net/projects/maskrcnn-benchmark.mirror/. Ia telah dihoskan dalam OnWorks untuk dijalankan dalam talian dengan cara yang paling mudah daripada salah satu Sistem Operasi percuma kami.