This is the Windows app named CNN for Image Retrieval whose latest release can be downloaded as cnn-for-image-retrievalsourcecode.zip. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Download en gebruik online gratis deze app met de naam CNN for Image Retrieval met OnWorks.
Volg deze instructies om deze app uit te voeren:
- 1. Download deze applicatie op uw pc.
- 2. Voer in onze bestandsbeheerder https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX in met de gebruikersnaam die u wilt.
- 3. Upload deze applicatie in zo'n bestandsbeheerder.
- 4. Start een OS OnWorks online emulator vanaf deze website, maar een betere Windows online emulator.
- 5. Ga vanuit het OnWorks Windows-besturingssysteem dat u zojuist hebt gestart naar onze bestandsbeheerder https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX met de gewenste gebruikersnaam.
- 6. Download de applicatie en installeer deze.
- 7. Download Wine van de softwarebronnen voor Linux-distributies. Eenmaal geïnstalleerd, kunt u vervolgens dubbelklikken op de app om ze met Wine uit te voeren. Je kunt ook PlayOnLinux proberen, een mooie interface via Wine waarmee je populaire Windows-programma's en -games kunt installeren.
Wine is een manier om Windows-software op Linux uit te voeren, maar zonder dat Windows vereist is. Wine is een open-source Windows-compatibiliteitslaag die Windows-programma's rechtstreeks op elke Linux-desktop kan uitvoeren. In wezen probeert Wine genoeg van Windows opnieuw te implementeren, zodat het al die Windows-applicaties kan draaien zonder Windows echt nodig te hebben.
SCREENSHOTS
Ad
CNN voor beeldophaling
PRODUCTBESCHRIJVING
cnn-for-image-retrieval is een onderzoeksgericht project dat het gebruik van convolutionele neurale netwerken (CNN's) voor beeldophaling demonstreert. De repository biedt implementaties van CNN-gebaseerde methoden om kenmerkrepresentaties uit afbeeldingen te extraheren en deze te gebruiken voor gelijkenisgebaseerde ophaling. Het richt zich op het toepassen van deep learning-technieken om traditionele, handgemaakte descriptoren te verbeteren door kenmerken rechtstreeks uit data te leren. De code bevat trainings- en evaluatiescripts die kunnen worden aangepast voor aangepaste datasets, waardoor het nuttig is om te experimenteren met ophalingssystemen in computer vision. Door gebruik te maken van CNN-architecturen laat het project zien hoe geleerde embeddings semantische gelijkenis tussen verschillende afbeeldingen kunnen vastleggen. Deze bron dient zowel als educatieve referentie als basis voor verdere verkenning van onderzoek naar beeldophaling.
Kenmerken
- CNN-gebaseerde kenmerkextractie voor taken op het gebied van beeldophaling
- Trainings- en evaluatiescripts voor deep learning-modellen
- Demonstreert het ophalen van informatie met behulp van geleerde inbeddingen in plaats van handgemaakte functies
- Aanpasbaar voor aangepaste datasets in computer vision-experimenten
- Geeft voorbeelden van op gelijkenis gebaseerd zoeken naar afbeeldingen
- Onderzoeksgerichte implementatie voor academische verkenning
Programmeertaal
C++, MATLAB, Python, Unix Shell
Categorieën
Deze applicatie kan ook worden gedownload van https://sourceforge.net/projects/cnn-for-image-retrieval.mirror/. Deze is gehost in OnWorks, zodat deze eenvoudig online kan worden uitgevoerd via een van onze gratis besturingssystemen.
