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MMAction2-Download für Linux

Laden Sie die MMAction2-Linux-App kostenlos herunter, um sie online in Ubuntu online, Fedora online oder Debian online auszuführen

Dies ist die Linux-App namens MMAction2, deren neueste Version als MMAction2V1.2.0Releasesourcecode.zip heruntergeladen werden kann. Es kann online beim kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.

Laden Sie diese App namens MMAction2 mit OnWorks kostenlos herunter und führen Sie sie online aus.

Befolgen Sie diese Anweisungen, um diese App auszuführen:

- 1. Diese Anwendung auf Ihren PC heruntergeladen.

- 2. Geben Sie in unserem Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX den gewünschten Benutzernamen ein.

- 3. Laden Sie diese Anwendung in einem solchen Dateimanager hoch.

- 4. Starten Sie den OnWorks Linux-Online- oder Windows-Online-Emulator oder den MACOS-Online-Emulator von dieser Website.

- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Linux-Betriebssystem aus unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.

- 6. Laden Sie die Anwendung herunter, installieren Sie sie und führen Sie sie aus.

SCREENSHOTS

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MMAction2


BESCHREIBUNG

OpenMMLabs Videoverständnis-Toolbox und Benchmark der nächsten Generation. MMAction2 ist eine Open-Source-Toolbox zum Videoverständnis basierend auf PyTorch. Es ist Teil des OpenMMLab-Projekts. Modularer Aufbau: Wir zerlegen ein Videoverständnis-Framework in verschiedene Komponenten. Durch die Kombination verschiedener Module kann man ganz einfach ein individuelles Videoverständnis-Framework erstellen. Unterstützt vier Hauptaufgaben zum Videoverständnis: MMAction2 implementiert verschiedene Algorithmen für mehrere Aufgaben zum Videoverständnis, einschließlich Aktionserkennung, Aktionslokalisierung, räumlich-zeitliche Aktionserkennung und skelettbasierte Aktionserkennung. Wir unterstützen 27 verschiedene Algorithmen und 20 verschiedene Datensätze für die vier Hauptaufgaben. Wir bieten detaillierte Dokumentation und API-Referenzen sowie Unit-Tests. Wir unterstützen Multigrid auf Kinetics400, erreichen eine Top-76.07-Genauigkeit von 1 % und beschleunigen die Trainingsgeschwindigkeit.



Eigenschaften

  • Der Master-Zweig funktioniert mit PyTorch 1.5+
  • Aktionserkennung
  • Skelettbasierte Aktionserkennung
  • Skelettbasierte räumlich-zeitliche Aktionserkennung und Aktionserkennung
  • Räumlich-zeitliche Aktionserkennung
  • Wir stellen eine detaillierte Dokumentation und API-Referenz zur Verfügung


Programmiersprache

Python


Kategorien

Multimedia, maschinelles Lernen

Dies ist eine Anwendung, die auch von https://sourceforge.net/projects/mmaction2.mirror/ abgerufen werden kann. Es wurde in OnWorks gehostet, um es auf einfachste Weise online über eines unserer kostenlosen Betriebssysteme ausführen zu können.


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