This is the Linux app named Theseus whose latest release can be downloaded as 0.2.2sourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Загрузите и запустите бесплатно онлайн это приложение под названием Theseus с помощью OnWorks.
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
Тесей
ОПИСАНИЕ
Theseus — это библиотека для дифференцируемой нелинейной оптимизации, позволяющая встраивать решатели, такие как Гаусс-Ньютон или Левенберг-Марквардт, в модели PyTorch. Задачи представляются в виде факторных графов с переменными на многообразиях (например, SE(3), SO(3)), поэтому классические задачи робототехники и машинного зрения — настройка пучков, оптимизация графа поз, калибровка руки и глаза — могут быть записаны кратко и решены эффективно. Поскольку решения дифференцируемы, можно использовать обратное распространение ошибки через оптимизацию для сквозного обучения весовых коэффициентов стоимости, экстракторов признаков или сетей инициализации. Реализация поддерживает пакетную оптимизацию на графических процессорах, робастные потери, стратегии демпфирования и пользовательские факторы, что делает её практичной для систем реального времени. Вспомогательные пакеты предоставляют геометрические примитивы и утилиты для составления априорных данных, относительных ограничений и моделей измерений. Theseus устраняет разрыв между классической оптимизацией и глубоким обучением, позволяя создавать гибридные системы, обучающиеся компонентам.
Особенности
- Дифференцируемые решатели Гаусса-Ньютона и Левенберга-Марквардта в PyTorch
- API фактор-графов с многообразными переменными, такими как SE(3) и SO(3)
- Пакетные решения с ускорением на GPU и надежными функциями потерь
- Поддержка Autograd для сквозного изучения затрат, характеристик или инициализаций
- Помощники геометрии и повторно используемые факторы для SLAM и корректировки пучков
- Расширяемая конструкция для пользовательских переменных, факторов и политик демпфирования
Язык программирования
Питон
Категории
Это приложение также можно скачать по адресу https://sourceforge.net/projects/theseus.mirror/. Оно размещено на OnWorks для максимально удобного запуска онлайн через одну из наших бесплатных операционных систем.
