Este é o aplicativo para Windows chamado Netvlad, cuja versão mais recente pode ser baixada como v1.03sourcecode.tar.gz. Ele pode ser executado online no provedor de hospedagem gratuita OnWorks para estações de trabalho.
Baixe e execute online este aplicativo chamado Netvlad 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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Netvlad
DESCRIÇÃO
NetVLAD é um framework descritor de imagens baseado em aprendizado profundo, desenvolvido por Relja Arandjelović para reconhecimento de locais e recuperação de imagens. Ele estende CNNs padrão com uma camada VLAD (Vetor de Descritores Localmente Agregados) treinável para criar descritores globais compactos e robustos a partir de recursos de imagem. Esta implementação inclui código de treinamento e modelos pré-treinados usando os conjuntos de dados de Pittsburgh e Tóquio.
Recursos
- Camada VLAD treinável integrada em CNNs
- Reconhecimento e recuperação de lugares de alto desempenho
- Modelos pré-treinados e suporte de benchmark
- Implementações baseadas em PyTorch/Torch7
- Scripts de avaliação em conjuntos de dados padrão
- Inclui extração de recursos e correspondência de descritores
Linguagem de Programação
MATLAB
Categorias
Este é um aplicativo que também pode ser obtido em https://sourceforge.net/projects/netvlad.mirror/. Ele foi hospedado no OnWorks para ser executado online da maneira mais fácil em um de nossos sistemas operacionais gratuitos.
