这是名为 Video Nonlocal Net 的 Windows 应用程序，其最新版本可以下载为 video-nonlocal-netsourcecode.tar.gz。它可以在免费的工作站托管服务提供商 OnWorks 上在线运行。
免费下载并在线运行这个名为 Video Nonlocal Net with OnWorks 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. 从本网站启动任何 OS OnWorks 在线模拟器，但更好的 Windows 在线模拟器。
- 5. 从您刚刚启动的 OnWorks Windows 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. 下载应用程序并安装。
- 7. 从您的 Linux 发行版软件存储库下载 Wine。 安装后，您可以双击该应用程序以使用 Wine 运行它们。 您还可以尝试 PlayOnLinux，这是 Wine 上的一个花哨界面，可帮助您安装流行的 Windows 程序和游戏。
Wine 是一种在 Linux 上运行 Windows 软件的方法，但不需要 Windows。 Wine 是一个开源的 Windows 兼容层，可以直接在任何 Linux 桌面上运行 Windows 程序。 本质上，Wine 试图从头开始重新实现足够多的 Windows，以便它可以运行所有这些 Windows 应用程序，而实际上不需要 Windows。
SCREENSHOTS
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视频非局部网络
商品描述
video-nonlocal-net 实现了用于视频理解的非局部神经网络，为 2D/3D 卷积网络主干网络添加了长程依赖关系建模。非局部块计算时空所有位置的类似注意力机制的响应，允许某一帧和位置的特征聚合来自较远帧和区域的信息。这种方案改进了动作识别和时空推理，尤其适用于需要超越短时间窗口上下文的类别。该代码库提供了针对标准数据集的训练方案和模型，以及用于显示需要插入多少非局部块以及在哪个阶段插入的消融图。高效的实现使内存和计算资源易于管理，因此无需重写整个主干网络即可添加块。最终形成了一种实用的、可插入的机制，可以将纯局部视频模型升级为具有强大基准性能的上下文感知网络。
功能
- 用于长距离时空依赖性建模的非局部块
- 与流行的 2D/3D 主干网络集成，用于动作识别
- 参考训练脚本和消融配置
- 适合多 GPU 训练的内存感知实现
- 常见视频数据集和指标的评估工具
- 可嵌入现有 ConvNet 架构的模块化层
程式语言
Python
分类
此应用程序也可从 https://sourceforge.net/projects/video-nonlocal-net.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。
