This is the Linux app named Detect and Track whose latest release can be downloaded as Detect-Tracksourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Pobierz i uruchom bezpłatnie aplikację Detect and Track with OnWorks w trybie online.
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.
ZRZUTY EKRANU
Ad
Wykryj i śledź
OPIS
Detect-Track to oficjalna implementacja artykułu ICCV z 2017 roku pt. „Detect to Track and Track to Detect” autorstwa Christopha Feichtenhofera, Axela Pinza i Andrew Zissermana. Framework ujednolica wykrywanie i śledzenie obiektów w jednym potoku, umożliwiając wykrywanie i śledzenie, co przekłada się na lepszą wydajność detekcji. Zbudowany na zmodyfikowanej wersji R-FCN, kod zapewnia implementacje wykorzystujące sieci szkieletowe, takie jak ResNet-50, ResNet-101, ResNeXt-101 i Inception-v4, a wyniki wykazują najwyższą dokładność w zbiorze danych ImageNet VID. Repozytorium zawiera skrypty treningowe i testowe oparte na MATLAB-ie, a także wstępnie wytrenowane modele i wstępnie obliczone propozycje regionów dla zapewnienia powtarzalności. Dostępnych jest wiele konfiguracji testowych, w tym wejście wieloramkowe oraz wersje ulepszone, które udoskonalają pola śledzenia i integrują pewność detekcji w różnych ramkach.
Funkcjonalności
- Wdraża ramy Detect-to-Track i Track-to-Detect (ICCV 2017)
- Zbudowany na zmodyfikowanej sieci R-FCN z szkieletami ResNet, ResNeXt i Inception
- Dostarcza wstępnie wytrenowane modele i wstępnie obliczone propozycje regionów
- Skrypty szkoleniowe i testowe dla zestawów danych ImageNet VID i DET
- Wiele trybów testowania, w tym wieloklatkowe i udoskonalone śledzenie
- Wyniki osiągają ponad 82% mAP w zestawie walidacyjnym ImageNet VID
Język programowania
C++, MATLAB
Kategorie
Tę aplikację można również pobrać ze strony https://sourceforge.net/projects/detect-and-track.mirror/. Została ona umieszczona w OnWorks, aby można ją było uruchomić online w najłatwiejszy sposób z poziomu jednego z naszych darmowych systemów operacyjnych.
