GoGPT Best VPN GoSearch

Значок OnWorks

Загрузка DensePose для Windows

Бесплатно загрузите приложение DensePose для Windows, чтобы запустить его онлайн с помощью Wine в Ubuntu, Fedora или Debian.

Это приложение для Windows под названием DensePose, последнюю версию которого можно скачать в формате DensePosesourcecode.tar.gz. Его можно запустить онлайн на бесплатном хостинг-провайдере OnWorks для рабочих станций.

Бесплатно скачайте и запустите онлайн это приложение под названием DensePose с 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 любой онлайн-эмулятор OS OnWorks с этого сайта, но лучше онлайн-эмулятор Windows.

- 5. В только что запущенной ОС Windows OnWorks перейдите в наш файловый менеджер https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX с желаемым именем пользователя.

- 6. Скачайте приложение и установите его.

- 7. Загрузите Wine из репозиториев программного обеспечения вашего дистрибутива Linux. После установки вы можете дважды щелкнуть приложение, чтобы запустить его с помощью Wine. Вы также можете попробовать PlayOnLinux, необычный интерфейс поверх Wine, который поможет вам установить популярные программы и игры для Windows.

Wine - это способ запустить программное обеспечение Windows в Linux, но без Windows. Wine - это уровень совместимости с Windows с открытым исходным кодом, который может запускать программы Windows непосредственно на любом рабочем столе Linux. По сути, Wine пытается заново реализовать Windows с нуля, чтобы можно было запускать все эти Windows-приложения, фактически не нуждаясь в Windows.

СКРИНШОТЫ

Ad


Плотная поза


ОПИСАНИЕ

DensePose — это система компьютерного зрения, которая сопоставляет все пиксели RGB-изображения с трёхмерной поверхностью модели человеческого тела. Она расширяет возможности оценки позы человека, начиная с прогнозирования ключевых точек суставов и заканчивая предоставлением плотных соответствий между двухмерными изображениями и канонической трёхмерной сеткой (например, моделью SMPL). Это позволяет детально анализировать форму, движение и внешний вид поверхности человека непосредственно из изображений или видео. Репозиторий включает архитектуру сети DensePose, обучающий код, предварительно обученные модели и инструменты для работы с наборами данных для аннотирования и визуализации. DensePose широко используется в дополненной реальности, захвате движения, виртуальных примерках и приложениях для создания визуальных эффектов, поскольку позволяет создавать трёхмерные изображения человека в реальном времени на основе двухмерных входных данных. Архитектура модели основана на Mask R-CNN и использует дополнительные регрессионные модули для прогнозирования UV-координат, которые сопоставляют пиксели изображения с трёхмерными поверхностями.



Особенности

  • Плотное сопоставление пикселей с поверхностью между 2D-изображениями и 3D-сетками людей
  • Построено на основе Mask R-CNN с регрессией UV-координат для плотного соответствия
  • Предварительно обученные модели и сценарии обучения для крупномасштабных наборов данных
  • Инструменты визуализации и аннотирования для картографирования поверхности человека
  • Приложения в дополненной реальности, виртуальной примерке и захвате движений человека
  • Конвейеры вывода в реальном времени или почти в реальном времени для видео и отдельных изображений


Язык программирования

Питон


Категории

Библиотеки компьютерного зрения

Это приложение также можно скачать по адресу https://sourceforge.net/projects/densepose.mirror/. Оно размещено на OnWorks для максимально удобного запуска онлайн через одну из наших бесплатных операционных систем.


Бесплатные серверы и рабочие станции

Скачать приложения для Windows и Linux

Команды Linux

Ad




×
Реклама
❤️Совершайте покупки, бронируйте или заказывайте здесь — никаких затрат, что помогает поддерживать бесплатность услуг.