这是名为 CutLER 的 Linux 应用程序，其最新版本可以下载为 CutLERsourcecode.tar.gz。它可在免费的工作站托管服务提供商 OnWorks 上在线运行。
使用 OnWorks 免费下载并在线运行此名为 CutLER 的应用程序。
请按照以下说明运行此应用程序：
- 1. 在您的 PC 中下载此应用程序。
- 2. 在我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX 中输入您想要的用户名。
- 3. 在这样的文件管理器中上传这个应用程序。
- 4. 从此网站启动OnWorks Linux online 或Windows online emulator 或MACOS online emulator。
- 5. 从您刚刚启动的 OnWorks Linux 操作系统，使用您想要的用户名转到我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX。
- 6. 下载应用程序，安装并运行。
SCREENSHOTS
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卡特勒
商品描述
CutLER 是一种用于无监督目标检测和实例分割的方法，它训练检测器时无需人工标注的标签。该代码库还包含用于无监督视频实例分割的 VideoCutLER。该方法遵循“Cut-and-LEaRn”的理念：引导目标提案，迭代优化，并训练检测/分割头以在不同数据集中发现目标。代码库提供训练和推理脚本、模型配置以及基准测试结果参考，这些结果报告了相比先前无监督基线模型的巨大提升。它面向探索自监督和无监督识别的研究人员，提供了一条超越昂贵标注语料库的实用扩展途径。README 文件包含论文链接，并概述了组件和预期输出，以及指向演示和资源的链接。该代码库已被积极加星，其结构与典型的研究版本一致，包含许可证、贡献指南和安全策略。
功能
- 无监督对象检测和实例分割
- VideoCutLER 用于无监督视频实例分割
- 带有配置的训练和推理管道
- 提案引导和迭代细化工作流程
- 基准和比较示例结果
- 易于研究的代码结构和文档
程式语言
Python
分类
此应用程序也可从 https://sourceforge.net/projects/cutler.mirror/ 获取。它已托管在 OnWorks 中，以便通过我们的免费操作系统之一以最便捷的方式在线运行。
