这是名为 VoteNet 的 Windows 应用程序，其最新版本可以下载为 votenetsourcecode.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 VoteNet 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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投票网
商品描述
VoteNet 是一个用于点云的 3D 物体检测框架，它将深度点集网络与霍夫投票机制相结合，用于在 3D 空间中定位和分类物体。它解决了 3D 场景中物体质心通常不位于任何输入表面点的难题，方法是让每个点“投票”选出潜在的物体中心；然后，这些投票被聚类以提出物体假设。一旦聚类中心形成，网络就会对其周围的边界框进行回归并对其进行分类。VoteNet 采用端到端工作方式：它联合学习投票、聚合和边界框回归组件，从而无需依赖 2D 代理或体素化即可实现强大的检测精度。代码库包含室内数据集（SUN RGB-D、ScanNet）的数据准备、训练和评估脚本，以及用于在点云上可视化预测框的演示实用程序。
功能
- 深度点集主干（例如 PointNet++）从原始点云中提取特征
- Hough 投票模块：点提出对象中心以克服质心回归挑战
- 将投票聚类以形成对象提案和边界框回归
- 投票、回归和分类主管的联合端到端训练
- SUN RGB-D 和 ScanNet 数据集的预处理、训练和评估脚本
- 使用预测框渲染点云的可视化工具
程式语言
Python
分类
此应用程序也可从 https://sourceforge.net/projects/votenet.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。
