This is the Windows app named Darknet whose latest release can be downloaded as darknetsourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Baixe e execute online este aplicativo chamado Darknet 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 qualquer emulador on-line OS OnWorks a partir deste site, mas um emulador on-line melhor do Windows.
- 5. No sistema operacional OnWorks Windows 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 e instale-o.
- 7. Baixe o Wine de seus repositórios de software de distribuição Linux. Depois de instalado, você pode clicar duas vezes no aplicativo para executá-lo com o Wine. Você também pode experimentar o PlayOnLinux, uma interface sofisticada do Wine que o ajudará a instalar programas e jogos populares do Windows.
Wine é uma forma de executar software Windows no Linux, mas sem a necessidade de Windows. Wine é uma camada de compatibilidade do Windows de código aberto que pode executar programas do Windows diretamente em qualquer desktop Linux. Essencialmente, o Wine está tentando reimplementar o suficiente do Windows do zero para que possa executar todos os aplicativos do Windows sem realmente precisar do Windows.
SCREENSHOTS
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darknet
DESCRIÇÃO
Darknet é um framework de rede neural de código aberto escrito em C e CUDA, desenvolvido por Joseph Redmon. É mais conhecido como a implementação original do sistema de detecção de objetos em tempo real YOLO (You Only Look Once). O Darknet é leve, rápido e fácil de compilar, tornando-o adequado para uso em pesquisa e produção. O repositório fornece modelos pré-treinados, arquivos de configuração e ferramentas para treinar modelos personalizados de detecção de objetos. Com aceleração por GPU via integração com CUDA e OpenCV, ele atinge alto desempenho em tarefas de reconhecimento de imagem. Sua simplicidade, combinada com recursos poderosos, fez do Darknet um dos projetos mais influentes na comunidade de visão computacional.
Recursos
- Fornece treinamento rápido e inferência para redes neurais
- Suporta aceleração de CPU e GPU
- Inclui a família YOLO de detectores de objetos em tempo real
- Leve e fácil de compilar com dependências mínimas
- Oferece modelos pré-treinados para uso rápido
- Escrito em C para eficiência com suporte a GPU CUDA
Linguagem de Programação
C
Categorias
Este é um aplicativo que também pode ser obtido em https://sourceforge.net/projects/darknet.mirror/. Ele foi hospedado no OnWorks para ser executado online da maneira mais fácil em um de nossos sistemas operacionais gratuitos.
