Bu, en son sürümü DetectAndTracksourcecode.tar.gz olarak indirilebilen DetectAndTrack adlı Linux uygulamasıdır. İş istasyonları için ücretsiz barındırma sağlayıcısı OnWorks'te çevrimiçi olarak çalıştırılabilir.
DetectAndTrack 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 GÖRÜNTÜLERİ:
AlgılaVeİzle
AÇIKLAMA:
DetectAndTrack, video kareleri arasında insan anahtar noktası tespiti ve takibine odaklanan CVPR 2018 tarihli "Tespit Et ve Takip Et: Videolarda Verimli Poz Tahmini" makalesi için referans uygulamadır. Sistem, kare başına poz tespitini, zaman içinde kimlikleri korumak için bir takip mekanizmasıyla birleştirerek videolarda verimli çok kişili poz tahmini sağlar. Kod ve talimatlar, makale sonuçlarını çoğaltmak ve videolarda poz üzerinde çalışan araştırmacılar için bir başlangıç noktası görevi görmek üzere düzenlenmiştir. Depo arşivlenmiş ve artık salt okunur olsa da, sorun izleyicisi ve eserleri uygulama ayrıntılarını ve deneysel ortamları anlamak için faydalı olmaya devam etmektedir. Proje, diğer Facebook Araştırma vizyon çalışmalarıyla birlikte yer alarak video poz ve takip tekniklerinin evrimi için tarihsel bir bağlam sunmaktadır. Araştırmacılar algoritmaları inceleyebilir, süreç akışını uyarlayabilir veya fikirleri modern çerçevelere aktarabilirler.
Özellikler
- Videolarda çoklu kişi poz tespiti
- Çerçeveler arasında kimlikleri korumak için zamansal izleme
- CVPR 2018 makalesiyle uyumlu referans kodu
- Değerlendirme ve kıyaslamaları yeniden üretmek için komut dosyaları
- Algılama ve izleme aşamaları için modüler bileşenler
- Kararlı, atıf yapılabilir referans için salt okunur arşivleme
Programlama dili
Python
Kategoriler
Bu uygulama, https://sourceforge.net/projects/detectandtrack.mirror/ adresinden de indirilebilir. Ücretsiz İşletim Sistemlerimizden birinden çevrimiçi olarak en kolay şekilde çalıştırılabilmesi için OnWorks'te barındırılmıştır.