Bu, en son sürümü CutLERsourcecode.tar.gz olarak indirilebilen CutLER adlı Linux uygulamasıdır. İş istasyonları için ücretsiz barındırma sağlayıcısı OnWorks'te çevrimiçi olarak çalıştırılabilir.
CutLER adlı bu uygulamayı OnWorks ile ücretsiz olarak çevrimiçi indirin ve çalıştırın.
Bu uygulamayı çalıştırmak için şu talimatları izleyin:
- 1. Bu uygulamayı PC'nize indirdiniz.
- 2. Dosya yöneticimize https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX istediğiniz kullanıcı adını girin.
- 3. Bu uygulamayı böyle bir dosya yöneticisine yükleyin.
- 4. Bu web sitesinden OnWorks Linux çevrimiçi veya Windows çevrimiçi öykünücüsünü veya MACOS çevrimiçi öykünücüsünü başlatın.
- 5. Yeni başladığınız OnWorks Linux işletim sisteminden, istediğiniz kullanıcı adıyla https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX dosya yöneticimize gidin.
- 6. Uygulamayı indirin, kurun ve çalıştırın.
EKRAN
Ad
CutLER
AÇIKLAMA
CutLER, insan tarafından eklenmiş etiketler olmadan dedektörleri eğiten, gözetimsiz nesne tespiti ve örnek segmentasyonu için bir yaklaşımdır ve depo, gözetimsiz video örneği segmentasyonu için VideoCutLER'ı da içerir. Yöntem, bir "Kes ve ÖĞREN" tarifini izler: nesne önerilerini başlatın, bunları yinelemeli olarak iyileştirin ve çeşitli veri kümelerindeki nesneleri keşfetmek için tespit/segmentasyon başlıklarını eğitin. Kod tabanı, eğitim ve çıkarım betikleri, model yapılandırmaları ve önceki gözetimsiz temel çizgilere göre büyük kazanımlar bildiren kıyaslama sonuçlarına referanslar sağlar. Kendi kendine gözetimli ve gözetimsiz tanımayı araştıran araştırmacılar için tasarlanmıştır ve maliyetli etiketli korpusların ötesine geçmek için pratik bir yol sunar. README, makaleleri birbirine bağlar ve bileşenlerin ve beklenen çıktıların üst düzey bir genel görünümünü, demolara ve varlıklara işaretçilerle birlikte sunar. Depo, lisans, katkı yönergeleri ve güvenlik politikasıyla tipik bir araştırma sürümü olarak aktif olarak yıldızlandırılmış ve yapılandırılmıştır.
Özellikler
- Gözetimsiz nesne algılama ve örnek segmentasyonu
- Gözetimsiz video örneği segmentasyonu için VideoCutLER
- Yapılandırmalarla eğitim ve çıkarım hatları
- Teklif başlatma ve yinelemeli iyileştirme iş akışı
- Karşılaştırma için kıyaslama ölçütleri ve örnek sonuçlar
- Araştırma dostu kod yapısı ve dokümantasyonu
Programlama dili
Python
Kategoriler
Bu uygulama, https://sourceforge.net/projects/cutler.mirror/ adresinden de indirilebilir. Ücretsiz İşletim Sistemlerimizden birinden çevrimiçi olarak en kolay şekilde çalıştırılabilmesi için OnWorks'te barındırılmıştır.
