Ini ialah apl Windows bernama DetectAndTrack yang keluaran terbarunya boleh dimuat turun sebagai DetectAndTracksourcecode.tar.gz. Ia boleh dijalankan dalam talian dalam penyedia pengehosan percuma OnWorks untuk stesen kerja.
Muat turun dan jalankan dalam talian apl bernama DetectAndTrack 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 mana-mana emulator dalam talian OS OnWorks daripada tapak web ini, tetapi emulator dalam talian Windows yang lebih baik.
- 5. Daripada OS Windows 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 dan pasangnya.
- 7. Muat turun Wine dari repositori perisian pengedaran Linux anda. Setelah dipasang, anda kemudian boleh mengklik dua kali aplikasi untuk menjalankannya dengan Wine. Anda juga boleh mencuba PlayOnLinux, antara muka mewah melalui Wine yang akan membantu anda memasang program dan permainan Windows yang popular.
Wain ialah cara untuk menjalankan perisian Windows pada Linux, tetapi tanpa Windows diperlukan. Wain ialah lapisan keserasian Windows sumber terbuka yang boleh menjalankan program Windows secara langsung pada mana-mana desktop Linux. Pada asasnya, Wine cuba untuk melaksanakan semula Windows yang mencukupi dari awal supaya ia boleh menjalankan semua aplikasi Windows tersebut tanpa memerlukan Windows.
SKRIN
Ad
DetectAndTrack
DESCRIPTION
DetectAndTrack ialah pelaksanaan rujukan untuk kertas kerja CVPR 2018 “Detect-and-Track: Efficient Pose Estimation in Videos,” memfokuskan pada pengesanan dan penjejakan titik kunci manusia merentas bingkai video. Sistem ini menggabungkan pengesanan pose setiap bingkai dengan mekanisme penjejakan untuk mengekalkan identiti dari semasa ke semasa, membolehkan anggaran pose berbilang orang yang cekap dalam video. Kod dan arahan disusun untuk meniru keputusan kertas dan berfungsi sebagai titik permulaan bagi penyelidik yang mengusahakan pose dalam video. Walaupun repo telah diarkibkan dan kini dibaca sahaja, penjejak isu dan artifaknya kekal berguna untuk memahami butiran pelaksanaan dan tetapan percubaan. Projek ini terletak di samping usaha visi Facebook Research yang lain, menawarkan konteks sejarah untuk evolusi pose video dan teknik penjejakan. Penyelidik masih boleh mengkaji algoritma, menyesuaikan saluran paip atau idea pelabuhan ke dalam rangka kerja moden.
Ciri-ciri
- Pengesanan pose berbilang orang dalam video
- Penjejakan sementara untuk mengekalkan identiti merentas bingkai
- Kod rujukan sejajar dengan kertas CVPR 2018
- Skrip untuk menghasilkan semula penilaian dan penanda aras
- Komponen modular untuk peringkat pengesanan dan pengesanan
- Arkib baca sahaja untuk rujukan yang stabil dan boleh disebut
Bahasa Pengaturcaraan
Python
Kategori
Ini adalah aplikasi yang juga boleh diambil dari https://sourceforge.net/projects/detectandtrack.mirror/. Ia telah dihoskan dalam OnWorks untuk dijalankan dalam talian dengan cara yang paling mudah daripada salah satu Sistem Operasi percuma kami.
