นี่คือแอป Windows ชื่อ Detect and Track ซึ่งสามารถดาวน์โหลดเวอร์ชันล่าสุดได้ที่ Detect-Tracksourcecode.tar.gz สามารถใช้งานออนไลน์ได้บน OnWorks ซึ่งเป็นผู้ให้บริการโฮสติ้งฟรีสำหรับเวิร์กสเตชัน
ดาวน์โหลดและใช้งานแอปชื่อ Detect and Track ด้วย OnWorks ออนไลน์ได้ฟรี
ทำตามคำแนะนำเหล่านี้เพื่อเรียกใช้แอปนี้:
- 1. ดาวน์โหลดแอปพลิเคชั่นนี้ในพีซีของคุณ
- 2. เข้าไปที่ file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX ด้วยชื่อผู้ใช้ที่คุณต้องการ
- 3. อัปโหลดแอปพลิเคชันนี้ในตัวจัดการไฟล์ดังกล่าว
- 4. เริ่มโปรแกรมจำลองออนไลน์ของ OS OnWorks จากเว็บไซต์นี้ แต่โปรแกรมจำลองออนไลน์ของ Windows ที่ดีกว่า
- 5. จากระบบปฏิบัติการ Windows ของ OnWorks ที่คุณเพิ่งเริ่มต้น ไปที่ตัวจัดการไฟล์ของเรา https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX พร้อมชื่อผู้ใช้ที่คุณต้องการ
- 6. ดาวน์โหลดแอปพลิเคชั่นและติดตั้ง
- 7. ดาวน์โหลดไวน์จากที่เก็บซอฟต์แวร์ลีนุกซ์ดิสทริบิวชันของคุณ เมื่อติดตั้งแล้ว คุณสามารถดับเบิลคลิกที่แอปเพื่อเรียกใช้แอปด้วย Wine คุณยังสามารถลองใช้ PlayOnLinux ซึ่งเป็นอินเทอร์เฟซแฟนซีบน Wine ที่จะช่วยคุณติดตั้งโปรแกรมและเกมยอดนิยมของ Windows
ไวน์เป็นวิธีเรียกใช้ซอฟต์แวร์ Windows บน Linux แต่ไม่จำเป็นต้องใช้ Windows Wine เป็นเลเยอร์ความเข้ากันได้ของ Windows แบบโอเพ่นซอร์สที่สามารถเรียกใช้โปรแกรม Windows ได้โดยตรงบนเดสก์ท็อป Linux โดยพื้นฐานแล้ว Wine พยายามนำ Windows กลับมาใช้ใหม่ให้เพียงพอตั้งแต่เริ่มต้น เพื่อให้สามารถเรียกใช้แอปพลิเคชัน Windows เหล่านั้นทั้งหมดโดยไม่จำเป็นต้องใช้ Windows จริงๆ
ภาพหน้าจอ:
ตรวจจับและติดตาม
รายละเอียด:
Detect-Track คือผลงานอย่างเป็นทางการของเอกสาร Detect to Track และ Track to Detect ของ Christoph Feichtenhofer, Axel Pinz และ Andrew Zisserman ใน ICCV ปี 2017 เฟรมเวิร์กนี้รวมการตรวจจับและการติดตามวัตถุไว้ในขั้นตอนเดียว ช่วยให้การตรวจจับรองรับการติดตามและการติดตามเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการตรวจจับ โค้ดนี้สร้างขึ้นจาก R-FCN เวอร์ชันที่ปรับปรุงแล้ว และสามารถนำไปใช้งานได้โดยใช้เครือข่ายหลัก เช่น ResNet-50, ResNet-101, ResNeXt-101 และ Inception-v4 ซึ่งผลลัพธ์แสดงให้เห็นถึงความแม่นยำขั้นสูงบนชุดข้อมูล ImageNet VID คลังข้อมูลนี้ประกอบด้วยสคริปต์ฝึกอบรมและทดสอบที่ใช้ MATLAB พร้อมด้วยแบบจำลองที่ฝึกอบรมไว้ล่วงหน้าและข้อเสนอภูมิภาคที่คำนวณไว้ล่วงหน้าเพื่อการทำซ้ำ มีการกำหนดค่าการทดสอบหลายแบบให้เลือกใช้ รวมถึงอินพุตแบบหลายเฟรมและเวอร์ชันปรับปรุงที่ปรับแต่งกล่องติดตามและผสานรวมความเชื่อมั่นในการตรวจจับข้ามเฟรม
คุณสมบัติ
- ใช้งานกรอบการทำงาน Detect-to-Track และ Track-to-Detect (ICCV 2017)
- สร้างขึ้นบน R-FCN ที่ปรับเปลี่ยนด้วยโครงหลัก ResNet, ResNeXt และ Inception
- จัดทำแบบจำลองที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้าและข้อเสนอภูมิภาคที่คำนวณไว้ล่วงหน้า
- สคริปต์ฝึกอบรมและทดสอบสำหรับชุดข้อมูล ImageNet VID และ DET
- โหมดการทดสอบหลายแบบรวมทั้งการติดตามแบบหลายเฟรมและแบบละเอียด
- ผลลัพธ์บรรลุผลมากกว่า 82% mAP บนชุดการตรวจสอบ VID ของ ImageNet
ภาษาโปรแกรม
C++, MATLAB
หมวดหมู่
นี่คือแอปพลิเคชันที่สามารถดึงข้อมูลจาก https://sourceforge.net/projects/detect-and-track.mirror/ ได้ แอปพลิเคชันนี้โฮสต์อยู่ใน OnWorks เพื่อให้ใช้งานออนไลน์ได้ง่ายที่สุดจากระบบปฏิบัติการฟรีของเรา