Це програма для Linux під назвою Detect and Track, останню версію якої можна завантажити як Detect-Tracksourcecode.tar.gz. Її можна запускати онлайн на безкоштовному хостинг-провайдері OnWorks для робочих станцій.
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.
СКРЕНИ:
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.