This is the Linux app named Mesh R-CNN whose latest release can be downloaded as meshrcnnsourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Download and run online this app named Mesh R-CNN with OnWorks for free.
Làm theo các hướng dẫn sau để chạy ứng dụng này:
- 1. Đã tải ứng dụng này xuống PC của bạn.
- 2. Nhập vào trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.
- 3. Tải lên ứng dụng này trong trình quản lý tệp như vậy.
- 4. Khởi động trình giả lập trực tuyến OnWorks Linux hoặc trình giả lập trực tuyến Windows hoặc trình mô phỏng trực tuyến MACOS từ trang web này.
- 5. Từ Hệ điều hành OnWorks Linux mà bạn vừa khởi động, hãy truy cập trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.
- 6. Tải xuống ứng dụng, cài đặt và chạy nó.
MÀN HÌNH
Ad
Lưới R-CNN
MÔ TẢ
Mesh R-CNN is a 3D reconstruction and object understanding framework developed by Facebook Research that extends Mask R-CNN into the 3D domain. Built on top of Detectron2 and PyTorch3D, Mesh R-CNN enables end-to-end 3D mesh prediction directly from single RGB images. The model learns to detect, segment, and reconstruct detailed 3D mesh representations of objects in natural images, bridging the gap between 2D perception and 3D understanding. Unlike voxel-based or point-based approaches, Mesh R-CNN uses a differentiable mesh representation, allowing it to efficiently refine surface geometry while maintaining high spatial detail. The system combines 2D detection from Mask R-CNN with 3D reasoning modules that output full mesh reconstructions aligned with the input image. It has been evaluated on datasets such as Pix3D, where it demonstrates state-of-the-art performance in reconstructing real-world object geometry.
Tính năng
- Extends Mask R-CNN to enable 3D mesh reconstruction from images
- Built on Detectron2 (for 2D vision) and PyTorch3D (for 3D operations)
- Predicts detailed 3D surface meshes instead of voxels or point clouds
- End-to-end differentiable framework for joint 2D-3D reasoning
- Pretrained model available for the Pix3D dataset
- Supports demo visualization and easy integration with Detectron2 pipelines
Ngôn ngữ lập trình
Python, Vỏ Unix
Danh Mục
This is an application that can also be fetched from https://sourceforge.net/projects/mesh-r-cnn.mirror/. It has been hosted in OnWorks in order to be run online in an easiest way from one of our free Operative Systems.