Este é o aplicativo Linux chamado MultiPathNet, cuja versão mais recente pode ser baixada como multipathnetsourcecode.tar.gz. Ele pode ser executado online no provedor de hospedagem gratuita OnWorks para estações de trabalho.
Baixe e execute online este aplicativo chamado MultiPathNet 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:
MultiPathNet
DESCRIÇÃO:
MultiPathNet é uma implementação Torch-7 do artigo "Uma Rede MultiPath para Detecção de Objetos" (BMVC 2016), desenvolvido pela Facebook AI Research. Ele estende a estrutura Fast R-CNN introduzindo múltiplos "caminhos" de rede para aprimorar a extração de recursos e a robustez do reconhecimento de objetos. A arquitetura MultiPath incorpora conexões de salto e processamento multiescala para capturar detalhes refinados e contexto de alto nível em um único pipeline de detecção. Isso resulta em maior precisão de detecção em vários tamanhos e categorias de objetos em comparação com arquiteturas de caminho único padrão. O repositório suporta treinamento, avaliação e visualização para tarefas de detecção de objetos em conjuntos de dados populares, como PASCAL VOC e MS COCO. Ele fornece modelos pré-treinados para backbones VGG, AlexNet e ResNet, juntamente com integração para geradores de propostas SharpMask e DeepMask.
Recursos
- Implementa detecção de objetos Fast R-CNN e MultiPath no Torch-7
- Extração de recursos multi-escala e multi-caminho para maior precisão de detecção
- Suporta os principais backbones: AlexNet, VGG, ResNet e Inception-v3
- Integrado com SharpMask e DeepMask para geração de propostas de região
- Treinamento multi-GPU e pronto para EC2 com paralelismo de dados
- Modelos e scripts pré-treinados para avaliação de COCO e PASCAL VOC
Linguagem de Programação
C, Lua, Shell Unix
Categorias
Este é um aplicativo que também pode ser obtido em https://sourceforge.net/projects/multipathnet.mirror/. Ele foi hospedado no OnWorks para ser executado online da maneira mais fácil em um de nossos sistemas operacionais gratuitos.