Це Linux-додаток під назвою Mesh R-CNN, останню версію якого можна завантажити як meshrcnnsourcecode.tar.gz. Його можна запускати онлайн на безкоштовному хостинг-провайдері OnWorks для робочих станцій.
Завантажте та запустіть онлайн цю програму під назвою Mesh R-CNN з 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:
Сітка R-CNN
ОПИС:
Mesh R-CNN — це фреймворк для 3D-реконструкції та розуміння об'єктів, розроблений Facebook Research, який розширює Mask R-CNN у 3D-домен. Побудований на базі Detectron2 та PyTorch3D, Mesh R-CNN дозволяє здійснювати комплексне 3D-прогнозування сітки безпосередньо з окремих RGB-зображень. Модель навчається виявляти, сегментувати та реконструювати детальні 3D-сітчасті представлення об'єктів на природних зображеннях, долаючи розрив між 2D-сприйняттям та 3D-розумінням. На відміну від воксельних або точкових підходів, Mesh R-CNN використовує диференційоване сітчасте представлення, що дозволяє йому ефективно уточнювати геометрію поверхні, зберігаючи високу просторову деталізацію. Система поєднує 2D-детектування від Mask R-CNN з модулями 3D-міркування, які видають повні сітчасті реконструкції, вирівняні з вхідним зображенням. Він був оцінений на таких наборах даних, як Pix3D, де демонструє найсучаснішу продуктивність у реконструкції геометрії реальних об'єктів.
Функції
- Розширює Mask R-CNN для можливості 3D-реконструкції сітки з зображень
- Побудовано на Detectron2 (для 2D-зору) та PyTorch3D (для 3D-операцій)
- Прогнозує детальні 3D-сітки поверхонь замість вокселів або хмар точок
- Наскрізна диференційована структура для спільного 2D-3D міркування
- Попередньо навчена модель доступна для набору даних Pix3D
- Підтримує візуалізацію демонстрацій та легку інтеграцію з конвеєрами Detectron2
Мова програмування
Python, оболонка Unix
Категорії
Цю програму також можна завантажити з https://sourceforge.net/projects/mesh-r-cnn.mirror/. Вона розміщена на OnWorks для найпростішого запуску онлайн з однієї з наших безкоштовних операційних систем.