Ito ang Windows app na pinangalanang Detect and Track na ang pinakabagong release ay maaaring ma-download bilang Detect-Tracksourcecode.tar.gz. Maaari itong patakbuhin online sa libreng hosting provider na OnWorks para sa mga workstation.
I-download at patakbuhin online ang app na ito na pinangalanang Detect and Track gamit ang OnWorks nang libre.
Sundin ang mga tagubiling ito upang patakbuhin ang app na ito:
- 1. Na-download ang application na ito sa iyong PC.
- 2. Ipasok sa aming file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX kasama ang username na gusto mo.
- 3. I-upload ang application na ito sa naturang filemanager.
- 4. Magsimula ng anumang OS OnWorks online emulator mula sa website na ito, ngunit mas mahusay na Windows online emulator.
- 5. Mula sa OnWorks Windows OS na kasisimula mo pa lang, pumunta sa aming file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXX gamit ang username na gusto mo.
- 6. I-download ang application at i-install ito.
- 7. I-download ang Wine mula sa iyong mga Linux distributions software repository. Kapag na-install na, maaari mong i-double click ang app upang patakbuhin ang mga ito gamit ang Wine. Maaari mo ring subukan ang PlayOnLinux, isang magarbong interface sa ibabaw ng Wine na tutulong sa iyong mag-install ng mga sikat na programa at laro sa Windows.
Ang alak ay isang paraan upang patakbuhin ang software ng Windows sa Linux, ngunit walang kinakailangang Windows. Ang alak ay isang open-source na layer ng compatibility ng Windows na maaaring direktang magpatakbo ng mga program sa Windows sa anumang desktop ng Linux. Sa totoo lang, sinusubukan ng Wine na muling ipatupad ang sapat na Windows mula sa simula upang mapatakbo nito ang lahat ng mga Windows application na iyon nang hindi talaga nangangailangan ng Windows.
MGA SCREENSHOT:
I-detect at Subaybayan
DESCRIPTION:
Ang Detect-Track ay ang opisyal na pagpapatupad ng papel ng ICCV 2017 na Detect to Track and Track to Detect nina Christoph Feichtenhofer, Axel Pinz, at Andrew Zisserman. Pinag-iisa ng framework ang pagtuklas at pagsubaybay ng bagay sa isang pipeline, na nagpapahintulot sa pagtuklas na suportahan ang pagsubaybay at pagsubaybay upang mapahusay ang pagganap ng pagtuklas. Binuo sa isang binagong bersyon ng R-FCN, nagbibigay ang code ng mga pagpapatupad gamit ang mga backbone network gaya ng ResNet-50, ResNet-101, ResNeXt-101, at Inception-v4, na may mga resultang nagpapakita ng makabagong katumpakan sa dataset ng ImageNet VID. Kasama sa repositoryo ang MATLAB-based na pagsasanay at pagsubok ng mga script, kasama ng mga pre-trained na modelo at pre-computed na mga panukala sa rehiyon para sa reproducibility. Available ang maraming configuration ng pagsubok, kabilang ang multi-frame input at mga pinahusay na bersyon na pinipino ang mga kahon ng pagsubaybay at isinasama ang kumpiyansa sa pagtuklas sa mga frame.
Mga tampok
- Nagpapatupad ng Detect-to-Track at Track-to-Detect na framework (ICCV 2017)
- Binuo sa isang binagong R-FCN na may mga backbone ng ResNet, ResNeXt, at Inception
- Nagbibigay ng mga pre-trained na modelo at na-pre-compute na mga panukala sa rehiyon
- Pagsasanay at pagsubok ng mga script para sa ImageNet VID at DET dataset
- Maramihang mga mode ng pagsubok kabilang ang multi-frame at pinong pagsubaybay
- Ang mga resulta ay nakakamit ng higit sa 82% mAP sa ImageNet VID validation set
Wika ng Programming
C++, MATLAB
Kategorya
Ito ay isang application na maaari ding makuha mula sa https://sourceforge.net/projects/detect-and-track.mirror/. Na-host ito sa OnWorks upang mapatakbo online sa pinakamadaling paraan mula sa isa sa aming mga libreng Operative System.