Aceasta este aplicația Linux numită DETR a cărei ultimă versiune poate fi descărcată ca Detectron2andtorchscriptsupport,attentionandpanopticnotebooks,codeimprovements.zip. Poate fi rulat online în furnizorul gratuit de găzduire OnWorks pentru stații de lucru.
Descărcați și rulați online această aplicație numită DETR 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
DETR
DESCRIERE
Cod de antrenament PyTorch și modele preantrenate pentru DETR (DEtection TRansformer). Înlocuim conducta completă complexă de detectare a obiectelor realizată manual cu un Transformator și potrivim Faster R-CNN cu un ResNet-50, obținând 42 AP pe COCO folosind jumătate din puterea de calcul (FLOP) și același număr de parametri. Inferență în 50 de linii de PyTorch. Ce este. Spre deosebire de tehnicile tradiționale de viziune computerizată, DETR abordează detectarea obiectelor ca o problemă de predicție directă. Acesta constă dintr-o pierdere globală bazată pe set, care forțează predicții unice prin potrivire bipartită și o arhitectură de codificator-decodor Transformer. Având în vedere un set fix fix de interogări despre obiecte învățate, DETR motivează relațiile dintre obiecte și contextul global al imaginii pentru a scoate direct setul final de predicții în paralel. Datorită acestei naturi paralele, DETR este foarte rapid și eficient.
DESCRIERE
- DETR este foarte simplu de implementat și experimentat
- Oferim modele de bază DETR și DETR-DC5
- Modelele sunt disponibile și prin butucul lanternei
- Nu există componente suplimentare compilate în DETR și dependențele pachetelor sunt minime
- Antrenăm DETR cu AdamW setând rata de învățare în transformator la 1e-4 și 1e-5 în coloana vertebrală
- Arătăm că este relativ simplu să extindem DETR pentru a prezice măști de segmentare
Limbaj de programare
Piton
Categorii
Aceasta este o aplicație care poate fi preluată și de la https://sourceforge.net/projects/detr.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.