Este é o aplicativo para Windows chamado VoteNet, cuja versão mais recente pode ser baixada como votenetsourcecode.tar.gz. Ele pode ser executado online no provedor de hospedagem gratuita OnWorks para estações de trabalho.
Baixe e execute online gratuitamente o aplicativo VoteNet com OnWorks.
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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VoteNet
DESCRIÇÃO
O VoteNet é um framework de detecção de objetos 3D para nuvens de pontos que combina redes neurais profundas com um mecanismo de votação de Hough para localizar e classificar objetos no espaço 3D. Ele resolve o desafio de que os centroides dos objetos em cenas 3D frequentemente não se encontram em nenhum ponto da superfície de entrada, fazendo com que cada ponto "vote" em potenciais centros de objetos; esses votos são então agrupados para propor hipóteses de objetos. Uma vez formados os centros dos clusters, a rede realiza a regressão de caixas delimitadoras ao redor deles e os classifica. O VoteNet funciona de ponta a ponta: ele aprende os componentes de votação, agregação e regressão de caixas delimitadoras conjuntamente, permitindo alta precisão de detecção sem depender de proxies 2D ou voxelização. O código-fonte inclui preparação de dados para conjuntos de dados internos (SUN RGB-D, ScanNet), scripts de treinamento e avaliação e utilitários de demonstração para visualizar as caixas delimitadoras previstas sobre as nuvens de pontos.
Recursos
- Rede de pontos profunda (ex.: PointNet++) para extrair características de nuvens de pontos brutas.
- Módulo de votação de Hough: pontos propõem centros de objetos para superar desafios de regressão de centroide
- Agrupamento de votos para formar propostas de objetos e regressão de caixa delimitadora
- Treinamento conjunto de ponta a ponta dos cabeçalhos de votação, regressão e classificação
- Scripts de pré-processamento, treinamento e avaliação para os conjuntos de dados SUN RGB-D e ScanNet.
- Ferramentas de visualização para renderizar nuvens de pontos com caixas de previsão.
Linguagem de Programação
Python
Categorias
Este aplicativo também pode ser obtido em https://sourceforge.net/projects/votenet.mirror/. Ele foi hospedado no OnWorks para ser executado online da maneira mais fácil possível a partir de um de nossos sistemas operacionais gratuitos.
