This is the Linux app named CFNet whose latest release can be downloaded as cfnetsourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Pobierz i uruchom bezpłatnie aplikację CFNet z OnWorks.
Postępuj zgodnie z tymi instrukcjami, aby uruchomić tę aplikację:
- 1. Pobrałem tę aplikację na swój komputer.
- 2. Wpisz w naszym menedżerze plików https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX z wybraną nazwą użytkownika.
- 3. Prześlij tę aplikację w takim menedżerze plików.
- 4. Uruchom emulator online OnWorks Linux lub Windows online lub emulator online MACOS z tej witryny.
- 5. W systemie operacyjnym OnWorks Linux, który właśnie uruchomiłeś, przejdź do naszego menedżera plików https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX z wybraną nazwą użytkownika.
- 6. Pobierz aplikację, zainstaluj ją i uruchom.
Sieć CF
Ad
OPIS
CFNet to oficjalna implementacja metody uczenia reprezentacji end-to-end dla śledzenia opartego na filtrach korelacyjnych (CVPR 2017) autorstwa Luca Bertinetto, Jacka Valmadre, João F. Henriquesa, Andrei Vedaldiego i Philipa HS Torra. Framework łączy filtry korelacyjne z głębokimi sieciami neuronowymi splotowymi, tworząc wydajny i dokładny wizualny moduł śledzenia obiektów. W przeciwieństwie do tradycyjnych modułów śledzenia filtrów korelacyjnych, które opierają się na ręcznie tworzonych cechach, CFNet uczy się reprezentacji cech bezpośrednio z danych w sposób kompleksowy. Dzięki temu moduł śledzenia jest zarówno wydajny obliczeniowo, jak i odporny na zmiany wyglądu, takie jak skala, obrót i zmiany oświetlenia. Repozytorium zawiera wstępnie wytrenowane modele, kod treningowy i skrypty testowe do oceny modułu śledzenia w standardowych testach porównawczych. Łącząc filtry korelacyjne z głębokim uczeniem, CFNet stanowi podstawę do dalszych badań nad śledzeniem obiektów w czasie rzeczywistym.
Funkcjonalności
- Implementacja modułu śledzącego CFNet z CVPR 2017
- Kompleksowe uczenie się reprezentacji filtrów korelacyjnych
- Łączy wydajność filtrów korelacyjnych z solidnością sieci CNN
- Dołączono wstępnie wyszkolone modele i skrypty ewaluacyjne
- Dostarczono kod szkoleniowy umożliwiający odtworzenie wyników
- Nadaje się do badań nad śledzeniem obiektów wizualnych w czasie rzeczywistym
Język programowania
MATLAB
Kategorie
Tę aplikację można również pobrać ze strony https://sourceforge.net/projects/cfnet.mirror/. Została ona umieszczona w OnWorks, aby można ją było najłatwiej uruchomić online z poziomu jednego z naszych darmowych systemów operacyjnych.
