Este é o aplicativo para Windows chamado DetectAndTrack, cuja versão mais recente pode ser baixada como DetectAndTracksourcecode.tar.gz. Ele pode ser executado online no provedor de hospedagem gratuita OnWorks para estações de trabalho.
Baixe e execute online este aplicativo chamado DetectAndTrack 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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Detectar e rastrear
DESCRIÇÃO
DetectAndTrack é a implementação de referência para o artigo do CVPR de 2018 "Detect-and-Track: Efficient Pose Estimation in Videos", com foco na detecção e rastreamento de pontos-chave humanos em quadros de vídeo. O sistema combina a detecção de pose por quadro com um mecanismo de rastreamento para manter as identidades ao longo do tempo, permitindo a estimativa eficiente de pose de várias pessoas em vídeo. O código e as instruções são organizados para replicar os resultados do artigo e servir como ponto de partida para pesquisadores que trabalham com pose em vídeo. Embora o repositório tenha sido arquivado e agora seja somente leitura, seu rastreador de problemas e artefatos permanecem úteis para entender os detalhes da implementação e as configurações experimentais. O projeto está alinhado com outros esforços de visão do Facebook Research, oferecendo contexto histórico para a evolução das técnicas de pose e rastreamento de vídeo. Os pesquisadores ainda podem estudar os algoritmos, adaptar o pipeline ou portar ideias para estruturas modernas.
Recursos
- Detecção de pose de várias pessoas em vídeos
- Rastreamento temporal para manter identidades entre quadros
- Código de referência alinhado com o artigo CVPR 2018
- Scripts para reproduzir avaliação e benchmarks
- Componentes modulares para estágios de detecção e rastreamento
- Arquivamento somente leitura para referência estável e citável
Linguagem de Programação
Python
Categorias
Este é um aplicativo que também pode ser obtido em https://sourceforge.net/projects/detectandtrack.mirror/. Ele foi hospedado no OnWorks para ser executado online da maneira mais fácil em um de nossos sistemas operacionais gratuitos.
