Це програма для Windows під назвою Rcnn, останню версію якої можна завантажити як ReleasethatgoeswithourCVPR14papersourcecode.tar.gz. Її можна запускати онлайн на безкоштовному хостинг-провайдері OnWorks для робочих станцій.
Завантажте та запустіть онлайн цю програму під назвою Rcnn 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 будь-який онлайн емулятор ОС OnWorks з цього веб-сайту, але кращий онлайн-емулятор Windows.
- 5. З ОС OnWorks Windows, яку ви щойно запустили, перейдіть до нашого файлового менеджера https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX з потрібним іменем користувача.
- 6. Завантажте програму та встановіть її.
- 7. Завантажте Wine зі сховищ програмного забезпечення дистрибутивів Linux. Після встановлення ви можете двічі клацнути програму, щоб запустити їх за допомогою Wine. Ви також можете спробувати PlayOnLinux, модний інтерфейс замість Wine, який допоможе вам встановити популярні програми та ігри Windows.
Wine — це спосіб запуску програмного забезпечення Windows на Linux, але без використання Windows. Wine — це рівень сумісності Windows з відкритим вихідним кодом, який може запускати програми Windows безпосередньо на будь-якому робочому столі Linux. По суті, Wine намагається повторно реалізувати достатньо Windows з нуля, щоб він міг запускати всі ці програми Windows, насправді не потребуючи Windows.
СКРЕНИ:
РКНН
ОПИС:
Цей репозиторій містить оригінальну реалізацію R-CNN (Регіони зі згортковими нейронними мережами) у MATLAB, новаторського фреймворку для виявлення об'єктів на основі глибокого навчання. Розроблений Россом Гіршиком, R-CNN поєднує пропозиції регіонів зі згортковими нейронними мережами для виявлення об'єктів на зображеннях. Це був один з перших підходів, що значно покращив продуктивність у тестах виявлення об'єктів, таких як PASCAL VOC.
Функції
- Реалізує виявлення об'єктів R-CNN за допомогою MATLAB
- Використовує пропозиції регіонів та вилучення ознак CNN
- Навчає SVM-класифікатори на вилучених ознаках
- Сумісний з попередньо навченими CNN Caffe
- Оцінює продуктивність наборів даних PASCAL VOC
- Демонструє процес від пропозиції регіону до остаточного виявлення
Мова програмування
MATLAB
Категорії
Цю програму також можна завантажити з https://sourceforge.net/projects/rcnn.mirror/. Вона розміщена на OnWorks для найпростішого запуску онлайн з однієї з наших безкоштовних операційних систем.