To aplikacja dla systemu Linux o nazwie Mesh R-CNN, której najnowszą wersję można pobrać jako meshrcnnsourcecode.tar.gz. Można ją uruchomić online na bezpłatnym hostingu OnWorks dla stacji roboczych.
Pobierz i uruchom bezpłatnie aplikację Mesh R-CNN 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.
ZRZUTY EKRANU
Ad
Siatka R-CNN
OPIS
Mesh R-CNN to framework do rekonstrukcji i rozumienia obiektów 3D opracowany przez Facebook Research, który rozszerza Mask R-CNN o domenę 3D. Zbudowany na bazie Detectron2 i PyTorch3D, Mesh R-CNN umożliwia kompleksową predykcję siatki 3D bezpośrednio z pojedynczych obrazów RGB. Model uczy się wykrywania, segmentowania i rekonstrukcji szczegółowych reprezentacji siatki 3D obiektów w obrazach naturalnych, wypełniając lukę między percepcją 2D a rozumieniem 3D. W przeciwieństwie do podejść opartych na wokselach lub punktach, Mesh R-CNN wykorzystuje różniczkowalną reprezentację siatki, co pozwala na efektywne udoskonalanie geometrii powierzchni przy jednoczesnym zachowaniu wysokiej szczegółowości przestrzennej. System łączy detekcję 2D z Mask R-CNN z modułami wnioskowania 3D, które generują pełne rekonstrukcje siatki dopasowane do obrazu wejściowego. Został on przetestowany na zbiorach danych takich jak Pix3D, gdzie wykazuje najnowocześniejszą wydajność w rekonstrukcji geometrii obiektów rzeczywistych.
Funkcjonalności
- Rozszerza Mask R-CNN, aby umożliwić rekonstrukcję siatki 3D z obrazów
- Zbudowany na Detectron2 (do wizji 2D) i PyTorch3D (do operacji 3D)
- Przewiduje szczegółowe siatki powierzchni 3D zamiast wokseli lub chmur punktów
- Kompleksowo różniczkowalna struktura do wspólnego rozumowania 2D-3D
- Wstępnie wytrenowany model dostępny dla zestawu danych Pix3D
- Obsługuje wizualizację demonstracyjną i łatwą integrację z procesami Detectron2
Język programowania
Python, powłoka uniksowa
Kategorie
Tę aplikację można również pobrać ze strony https://sourceforge.net/projects/mesh-r-cnn.mirror/. Została ona umieszczona w OnWorks, aby można ją było uruchomić online w najłatwiejszy sposób z jednego z naszych darmowych systemów operacyjnych.
