Aceasta este aplicația Linux numită Detectron2 a cărei ultimă versiune poate fi descărcată ca v0.6.zip. Poate fi rulat online în furnizorul gratuit de găzduire OnWorks pentru stații de lucru.
Descărcați și rulați online această aplicație numită Detectron2 cu OnWorks gratuit.
Urmați aceste instrucțiuni pentru a rula această aplicație:
- 1. Ați descărcat această aplicație pe computer.
- 2. Introduceți în managerul nostru de fișiere https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX cu numele de utilizator pe care îl doriți.
- 3. Încărcați această aplicație într-un astfel de manager de fișiere.
- 4. Porniți emulatorul online OnWorks Linux sau Windows online sau emulatorul online MACOS de pe acest site web.
- 5. Din sistemul de operare OnWorks Linux pe care tocmai l-ați pornit, accesați managerul nostru de fișiere https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX cu numele de utilizator dorit.
- 6. Descărcați aplicația, instalați-o și rulați-o.
SCREENSHOTS
Ad
Detectron2
DESCRIERE
Detectron2 este sistemul software de ultimă generație al Facebook AI Research care implementează algoritmi de ultimă generație de detectare a obiectelor. Este o rescrie de bază a versiunii anterioare, Detectron, și provine din maskrcnn-benchmark. Este alimentat de cadrul de învățare profundă PyTorch. Include mai multe funcții, cum ar fi segmentarea panoptică, Densepose, Cascade R-CNN, casete de delimitare rotite, PointRend, DeepLab etc. Poate fi folosit ca bibliotecă pentru a susține diferite proiecte pe deasupra. Vom deschide mai multe proiecte de cercetare în acest fel. Se antrenează mult mai repede. Modelele pot fi exportate în format TorchScript sau în format Caffe2 pentru implementare. Cu un design nou, mai modular, Detectron2 este flexibil și extensibil și poate oferi antrenament rapid pe un singur sau mai multe servere GPU. Detectron2 include implementări de înaltă calitate pentru detectarea obiectelor de ultimă generație.
DESCRIERE
- Design modular, extensibil
- Permite utilizatorilor să conecteze implementări de module personalizate
- Modele mai rapide R-CNN, Mask R-CNN, RetinaNet și DensePose
- Normă de loturi sincrone și suport pentru noi seturi de date
- Acceptă detectarea obiectelor cu casete și măști de segmentare a instanțelor
- Acceptă segmentarea semantică și segmentarea panoptică
Limbaj de programare
Piton
Categorii
Aceasta este o aplicație care poate fi preluată și de la https://sourceforge.net/projects/detectron2.mirror/. A fost găzduit în OnWorks pentru a fi rulat online într-un mod cât mai ușor de pe unul dintre sistemele noastre operative gratuite.
