Este é o aplicativo Linux chamado Mesh R-CNN, cuja versão mais recente pode ser baixada como meshrcnnsourcecode.tar.gz. Ele pode ser executado online no provedor de hospedagem gratuita OnWorks para estações de trabalho.
Baixe e execute online este aplicativo chamado Mesh R-CNN 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.
CAPTURAS DE TELA:
Malha R-CNN
DESCRIÇÃO:
Mesh R-CNN é uma estrutura de reconstrução 3D e compreensão de objetos desenvolvida pelo Facebook Research que estende o Mask R-CNN para o domínio 3D. Construído sobre Detectron2 e PyTorch3D, o Mesh R-CNN permite a previsão de malhas 3D de ponta a ponta diretamente a partir de imagens RGB individuais. O modelo aprende a detectar, segmentar e reconstruir representações detalhadas de malhas 3D de objetos em imagens naturais, preenchendo a lacuna entre a percepção 2D e a compreensão 3D. Diferentemente de abordagens baseadas em voxels ou pontos, o Mesh R-CNN utiliza uma representação de malha diferenciável, permitindo refinar eficientemente a geometria da superfície, mantendo alto nível de detalhes espaciais. O sistema combina a detecção 2D do Mask R-CNN com módulos de raciocínio 3D que geram reconstruções completas de malha alinhadas com a imagem de entrada. Ele foi avaliado em conjuntos de dados como o Pix3D, onde demonstra desempenho de ponta na reconstrução da geometria de objetos do mundo real.
Recursos
- Estende o Mask R-CNN para permitir a reconstrução de malha 3D a partir de imagens
- Construído em Detectron2 (para visão 2D) e PyTorch3D (para operações 3D)
- Prevê malhas de superfície 3D detalhadas em vez de voxels ou nuvens de pontos
- Estrutura diferenciável de ponta a ponta para raciocínio conjunto 2D-3D
- Modelo pré-treinado disponível para o conjunto de dados Pix3D
- Suporta visualização de demonstração e fácil integração com pipelines Detectron2
Linguagem de Programação
Python, Shell Unix
Categorias
Este é um aplicativo que também pode ser obtido em https://sourceforge.net/projects/mesh-r-cnn.mirror/. Ele foi hospedado no OnWorks para ser executado online da maneira mais fácil em um de nossos sistemas operacionais gratuitos.