Это приложение для Linux под названием DETR, последнюю версию которого можно загрузить как Detectron2andtorchscriptsupport,attentionandpanopticnotebooks,codeimprovements.zip. Его можно запустить онлайн на бесплатном хостинг-провайдере OnWorks для рабочих станций.
Загрузите и запустите онлайн это приложение под названием DETR с OnWorks бесплатно.
Следуйте этим инструкциям, чтобы запустить это приложение:
- 1. Загрузил это приложение на свой компьютер.
- 2. Введите в нашем файловом менеджере https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX с желаемым именем пользователя.
- 3. Загрузите это приложение в такой файловый менеджер.
- 4. Запустите онлайн-эмулятор OnWorks Linux или Windows или онлайн-эмулятор MACOS с этого веб-сайта.
- 5. В только что запущенной ОС OnWorks Linux перейдите в наш файловый менеджер https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX с желаемым именем пользователя.
- 6. Скачайте приложение, установите его и запустите.
СКРИНШОТЫ
Ad
Detri
ОПИСАНИЕ
Обучающий код PyTorch и предварительно обученные модели для DETR (DEtection TRansformer). Мы заменяем полностью сложный конвейер обнаружения объектов, созданный вручную, на Transformer и сопоставляем Faster R-CNN с ResNet-50, получая 42 AP на COCO, используя половину вычислительной мощности (FLOP) и такое же количество параметров. Вывод в 50 строках PyTorch. Что это. В отличие от традиционных методов компьютерного зрения, DETR рассматривает обнаружение объектов как прямую задачу прогнозирования. Он состоит из основанных на множестве глобальных потерь, которые вынуждают делать уникальные прогнозы посредством двустороннего сопоставления, и архитектуры кодировщика-декодера Transformer. Учитывая фиксированный небольшой набор запросов к изученным объектам, DETR решает, что отношения между объектами и глобальным контекстом изображения напрямую выводят окончательный набор прогнозов параллельно. Благодаря этой параллельной природе DETR очень быстрый и эффективный.
Особенности
- DETR очень просто реализовать и поэкспериментировать с
- Мы предлагаем базовые модели DETR и DETR-DC5.
- Модели также доступны через концентратор для резака.
- В DETR нет дополнительных скомпилированных компонентов, а зависимости пакетов минимальны.
- Мы обучаем DETR с помощью AdamW, устанавливая скорость обучения в трансформаторе на 1e-4 и 1e-5 в магистрали.
- Мы показываем, что относительно просто расширить DETR для прогнозирования масок сегментации.
Язык программирования
Питон
Категории
Это приложение также можно загрузить с https://sourceforge.net/projects/detr.mirror/. Он размещен в OnWorks, чтобы его можно было легко запускать в Интернете с помощью одной из наших бесплатных операционных систем.
