Este é o aplicativo Linux chamado Video Nonlocal Net, cuja versão mais recente pode ser baixada como video-nonlocal-netsourcecode.tar.gz. Ele pode ser executado online no provedor de hospedagem gratuita OnWorks para estações de trabalho.
Baixe e execute online este aplicativo chamado Video Nonlocal Net 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:
Rede de vídeo não local
DESCRIÇÃO:
video-nonlocal-net implementa Redes Neurais Não Locais para compreensão de vídeo, adicionando modelagem de dependência de longo alcance a backbones ConvNet 2D/3D. Blocos não locais calculam respostas semelhantes à atenção em todas as posições no espaço-tempo, permitindo que um recurso em um quadro e local agregue informações de quadros e regiões distantes. Essa formulação melhora o reconhecimento de ações e o raciocínio espaço-temporal, especialmente para classes que exigem contexto além de janelas temporais curtas. O repositório fornece receitas e modelos de treinamento para conjuntos de dados padrão, bem como ablações que mostram quantos blocos não locais inserir e em quais estágios. Implementações eficientes mantêm a memória e a computação gerenciáveis, permitindo que os blocos sejam adicionados sem reescrever todo o backbone. O resultado é um mecanismo prático e imediato para atualizar modelos de vídeo puramente locais em redes sensíveis ao contexto com forte desempenho de benchmark.
Recursos
- Blocos não locais para modelagem de dependência espaço-temporal de longo alcance
- Integrações com backbones 2D/3D populares para reconhecimento de ações
- Scripts de treinamento de referência e configurações de ablação
- Implementações com reconhecimento de memória adequadas para treinamento multi-GPU
- Ferramentas de avaliação para conjuntos de dados e métricas de vídeo comuns
- Camadas modulares que se encaixam em arquiteturas ConvNet existentes
Linguagem de Programação
Python
Categorias
Este é um aplicativo que também pode ser obtido em https://sourceforge.net/projects/video-nonlocal-net.mirror/. Ele foi hospedado no OnWorks para ser executado online da maneira mais fácil em um de nossos sistemas operacionais gratuitos.