Este é o aplicativo Linux chamado SAHI cuja versão mais recente pode ser baixada como v0.11.13.zip. Ele pode ser executado online no provedor de hospedagem gratuito OnWorks para estações de trabalho.
Baixe e execute online este aplicativo chamado SAHI 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.
SCREENSHOTS
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SAHI
DESCRIÇÃO
Uma biblioteca de visão leve para realizar detecção de objetos em grande escala e segmentação de instâncias. Detecção de objetos e segmentação de instâncias são de longe os campos de aplicação mais importantes em Visão Computacional. No entanto, a detecção de objetos pequenos e a inferência em imagens grandes ainda são questões importantes no uso prático. Aí vem o SAHI para ajudar os desenvolvedores a superar esses problemas do mundo real com muitos utilitários de visão. A detecção de pequenos objetos e objetos distantes na cena é um grande desafio em aplicações de vigilância. Tais objetos são representados por um pequeno número de pixels na imagem e carecem de detalhes suficientes, tornando-os difíceis de serem detectados por detectores convencionais. Neste trabalho, um framework de código aberto chamado Slicing Aided Hyper Inference (SAHI) é proposto que fornece uma inferência assistida por fatiamento genérico e um pipeline de ajuste fino para detecção de objetos pequenos.
Funcionalidades
- Realize predição de imagem/vídeo fatiado/padrão
- Execute a previsão fatiada/padrão usando qualquer modelo yolov5/mmdet/detectron2/huggingface e explore os resultados em cinquenta e um aplicativos
- Fatie automaticamente anotações COCO e arquivos de imagem
- Explore vários resultados de previsão em seu conjunto de dados COCO com XNUMX interfaces de usuário ordenadas por número de detecções incorretas
- Avalie o COCO AP e AR de acordo com a classe para obter previsões e informações básicas
- Calcule e exporte muitos gráficos de análise de erro
Linguagem de Programação
Python
Categorias
Este é um aplicativo que também pode ser obtido em https://sourceforge.net/projects/sahi.mirror/. Ele foi hospedado em OnWorks para ser executado online da maneira mais fácil a partir de um de nossos Sistemas Operativos gratuitos.
