Aceasta este aplicația Linux numită RefineNet, a cărei ultimă versiune poate fi descărcată sub numele refinenetsourcecode.tar.gz. Poate fi rulată online în furnizorul de găzduire gratuită OnWorks pentru stații de lucru.
Descărcați și rulați online gratuit această aplicație numită RefineNet cu OnWorks.
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
RefineNet
DESCRIERE
RefineNet este un framework bazat pe MATLAB pentru segmentarea semantică a imaginilor și sarcini generale de predicție densă. Acesta implementează arhitectura prezentată în lucrarea CVPR 2017 RefineNet: Multi-Path Refinement Networks for High-Resolution Semantic Segmentation și versiunea sa extinsă publicată în TPAMI 2019. Framework-ul utilizează rafinarea multi-path și pooling-ul rezidual îmbunătățit pentru a obține rezultate de segmentare de înaltă calitate pe mai multe seturi de date de referință. Acesta oferă modele antrenate pentru seturi de date precum PASCAL VOC 2012, Cityscapes, NYUDv2, Person_Parts, PASCAL_Context, SUNRGBD și ADE20k, cu versiuni bazate pe backbone-urile ResNet-101 și ResNet-152. Depozitul acceptă atât predicție la scară unică, cât și multi-scală, cu scripturi pentru antrenare, testare și evaluarea performanței segmentării. Deși această bază de cod este specifică MATLAB și MatConvNet, o implementare PyTorch și variante mai ușoare sunt, de asemenea, disponibile în comunitate.
Categorii
- Implementează RefineNet pentru segmentare semantică de înaltă rezoluție
- Oferă modele antrenate pe șapte seturi de date de referință
- Suportă predicție la scară unică și multiscală cu fuziune
- Utilizează o grupare reziduală îmbunătățită pentru o precizie mai bună a segmentării
- Include scripturi de antrenament și evaluare pentru seturi de date personalizate
- Compatibil cu rețelele principale ResNet-101 și ResNet-152 din MatConvNet
Limbaj de programare
C++, MATLAB, Python, Unix Shell
Categorii
Aceasta este o aplicație care poate fi descărcată și de la https://sourceforge.net/projects/refinenet.mirror/. A fost găzduită în OnWorks pentru a putea fi rulată online în cel mai simplu mod de pe unul dintre sistemele noastre de operare gratuite.
