Bu, en son sürümü Deticsourcecode.tar.gz olarak indirilebilen Detic adlı Linux uygulamasıdır. İş istasyonları için ücretsiz barındırma sağlayıcısı OnWorks'te çevrimiçi olarak çalıştırılabilir.
Detic isimli OnWorks uygulamasını 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
Detic
AÇIKLAMA
Detic ("Görüntü Düzeyinde Denetim Kullanarak Yirmi Bin Sınıfı Algılama"), görüntü düzeyindeki etiketlerden yararlanarak tam açıklamalı veri kümelerinin ötesine ölçeklenen, geniş kelime dağarcığına sahip bir nesne algılayıcısıdır. Yerelleştirmeyi sınıflandırmadan ayırır, standart algılama verileri üzerinde güçlü bir kutu yerelleştiricisi eğitirken, zayıf denetim ve büyük görüntü etiketi korpuslarından sınıflandırıcılar öğrenir. Paylaşılan bölge önerisi omurgası, kapsamlı kutu açıklamaları olmadan on binlerce kategoriye genişleyebilen esnek bir sınıflandırma başlığını besler. Sistem, anlamsal yerleştirmeler ve sınıf adı denetimi aracılığıyla yeni kategorilere sıfır veya birkaç atışlık uzantıyı destekleyerek "açık dünya" algılamayı pratik hale getirir. Detectron2 üzerine kurulu depo, tam ve zayıf denetimli kaynakları karıştırmak için yapılandırmalar, önceden eğitilmiş ağırlıklar ve dönüştürme araçları içerir. Detic, özellikle etiket alanının geniş ve uzun kuyruklu olduğu, ancak yoğun sınırlayıcı kutu açıklamasının uygulanamadığı uygulamalar için kullanışlıdır.
Özellikler
- Ayrık yerelleştirme ve sınıflandırma ile geniş kelime dağarcığı tespiti
- Kategorileri ölçeklenebilir şekilde genişletmek için görüntü düzeyindeki etiketlerden eğitim
- Detectron2 omurgaları ve bölge teklif başlıkları ile uyumluluk
- Anlamsal sınıf yerleştirmeleri ve adları aracılığıyla sıfır/birkaç atışlı aktarım
- Tam ve zayıf denetlenen verileri karıştırmak için yapılandırmalar ve ağırlıklar
- Veri kümesi dönüştürme, değerlendirme ve geniş etiket alanı dağıtımları için araçlar
Programlama dili
Python
Kategoriler
Bu uygulama, https://sourceforge.net/projects/detic.mirror/ adresinden de indirilebilir. Ücretsiz İşletim Sistemlerimizden birinden çevrimiçi olarak en kolay şekilde çalıştırılabilmesi için OnWorks'te barındırılmıştır.
