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.
Baixe e execute online este aplicativo chamado CFNet com OnWorks gratuitamente.
Siga estas instruções para executar este aplicativo:
- 1. Baixe este aplicativo em seu PC.
- 2. Entre em nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que você deseja.
- 3. Carregue este aplicativo em tal gerenciador de arquivos.
- 4. Inicie o emulador OnWorks Linux online ou Windows online ou emulador MACOS online a partir deste site.
- 5. No sistema operacional OnWorks Linux que você acabou de iniciar, acesse nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que deseja.
- 6. Baixe o aplicativo, instale-o e execute-o.
CFNet
DESCRIÇÃO:
CFNet é a implementação oficial do aprendizado de representação ponta a ponta para rastreamento baseado em Filtro de Correlação (CVPR 2017) por Luca Bertinetto, Jack Valmadre, João F. Henriques, Andrea Vedaldi e Philip HS Torr. A estrutura combina filtros de correlação com redes neurais convolucionais profundas para criar um rastreador visual de objetos eficiente e preciso. Ao contrário dos rastreadores de filtro de correlação tradicionais que dependem de recursos criados manualmente, o CFNet aprende representações de recursos diretamente dos dados de forma ponta a ponta. Isso permite que o rastreador seja computacionalmente eficiente e robusto a mudanças de aparência, como variações de escala, rotação e iluminação. O repositório fornece modelos pré-treinados, código de treinamento e scripts de teste para avaliar o rastreador em benchmarks padrão. Ao preencher a lacuna entre filtros de correlação e aprendizado profundo, o CFNet fornece uma base para pesquisas futuras em rastreamento de objetos em tempo real.
Recursos
- Implementa o rastreador CFNet do CVPR 2017
- Aprendizagem de ponta a ponta de representações de filtros de correlação
- Combina a eficiência dos filtros de correlação com a robustez das CNNs
- Modelos pré-treinados e scripts de avaliação incluídos
- Código de treinamento fornecido para reproduzir resultados
- Adequado para pesquisa de rastreamento visual de objetos em tempo real
Linguagem de Programação
MATLAB
Categorias
Este é um aplicativo que também pode ser obtido em https://sourceforge.net/projects/cfnet.mirror/. Ele foi hospedado no OnWorks para ser executado online da maneira mais fácil em um de nossos sistemas operacionais gratuitos.