This is the Linux app named Video Nonlocal Net whose latest release can be downloaded as video-nonlocal-netsourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Pobierz i uruchom bezpłatnie aplikację Video Nonlocal Net 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
Wideo Sieć nielokalna
OPIS
Rozwiązanie video-nonlocal-net implementuje nielokalne sieci neuronowe do analizy obrazu wideo, dodając modelowanie zależności dalekiego zasięgu do szkieletów sieci ConvNet 2D/3D. Bloki nielokalne obliczają odpowiedzi przypominające uwagę we wszystkich pozycjach w czasoprzestrzeni, umożliwiając funkcji w jednej klatce i lokalizacji agregację informacji z odległych klatek i regionów. Ta formuła usprawnia rozpoznawanie akcji i wnioskowanie czasoprzestrzenne, szczególnie w przypadku klas wymagających kontekstu wykraczającego poza krótkie okna czasowe. Repozytorium zawiera receptury i modele treningowe dla standardowych zestawów danych, a także ablacje, które pokazują, ile bloków nielokalnych należy wstawić i na jakim etapie. Efektywne implementacje zapewniają łatwe zarządzanie pamięcią i obliczeniami, dzięki czemu bloki można dodawać bez przepisywania całego szkieletu. Rezultatem jest praktyczny, gotowy mechanizm do modernizacji czysto lokalnych modeli wideo do sieci kontekstowych o wysokiej wydajności w testach porównawczych.
Funkcjonalności
- Bloki nielokalne do modelowania zależności czasoprzestrzennych o dużym zasięgu
- Integracje z popularnymi szkieletami 2D/3D do rozpoznawania akcji
- Skrypty szkoleniowe i konfiguracje ablacji
- Implementacje uwzględniające pamięć, odpowiednie do szkolenia wielu procesorów graficznych
- Narzędzia ewaluacyjne dla typowych zestawów danych i metryk wideo
- Warstwy modułowe, które można zintegrować z istniejącymi architekturami ConvNet
Język programowania
Python
Kategorie
Tę aplikację można również pobrać ze strony https://sourceforge.net/projects/video-nonlocal-net.mirror/. Została ona umieszczona w OnWorks, aby można ją było uruchomić online w najłatwiejszy sposób z jednego z naszych darmowych systemów operacyjnych.
