This is the Linux app named Detect and Track whose latest release can be downloaded as Detect-Tracksourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Завантажте та запустіть онлайн цю програму під назвою «Виявлення та відстеження за допомогою OnWorks» безкоштовно.
Дотримуйтесь цих інструкцій, щоб запустити цю програму:
- 1. Завантажив цю програму на свій ПК.
- 2. Введіть у наш файловий менеджер https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX із потрібним ім'ям користувача.
- 3. Завантажте цю програму в такий файловий менеджер.
- 4. Запустіть онлайн-емулятор OnWorks Linux або Windows або онлайн-емулятор MACOS з цього веб-сайту.
- 5. З ОС OnWorks Linux, яку ви щойно запустили, перейдіть до нашого файлового менеджера https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX з потрібним іменем користувача.
- 6. Завантажте програму, встановіть її та запустіть.
ЕКРАНИ
Ad
Виявлення та відстеження
ОПИС
Detect-Track – це офіційна реалізація статті Крістофа Файхтенхофера, Акселя Пінца та Ендрю Ціссермана «Виявлення для відстеження та відстеження для виявлення» за 2017 рік. Ця платформа об'єднує виявлення та відстеження об'єктів в єдиний конвеєр, що дозволяє виявленню підтримувати відстеження та покращувати відстеження для підвищення продуктивності виявлення. Побудований на модифікованій версії R-FCN, код забезпечує реалізації з використанням магістральних мереж, таких як ResNet-50, ResNet-101, ResNeXt-101 та Inception-v4, з результатами, що демонструють найсучаснішу точність на наборі даних ImageNet VID. Репозиторій містить сценарії навчання та тестування на основі MATLAB, а також попередньо навчені моделі та попередньо обчислені пропозиції регіонів для відтворюваності. Доступні різні конфігурації тестування, включаючи багатокадровий вхід та розширені версії, які уточнюють поля відстеження та інтегрують впевненість виявлення в різних кадрах.
Функції
- Реалізація фреймворків «Відстеження до відстеження» та «Відстеження до виявлення» (ICCV 2017)
- Побудовано на модифікованій R-FCN з магістралями ResNet, ResNeXt та Inception
- Надає попередньо навчені моделі та попередньо обчислені пропозиції щодо регіонів
- Скрипти навчання та тестування для наборів даних ImageNet VID та DET
- Кілька режимів тестування, включаючи багатокадровий та уточнений трекінг
- Результати досягають понад 82% mAP на наборі для валідації ImageNet VID.
Мова програмування
C++, MATLAB
Категорії
Цю програму також можна завантажити з https://sourceforge.net/projects/detect-and-track.mirror/. Вона розміщена в OnWorks для найпростішого запуску онлайн з однієї з наших безкоштовних операційних систем.
