Esta es la aplicación de Linux llamada SAHI cuya última versión se puede descargar como v0.11.13.zip. Se puede ejecutar en línea en el proveedor de alojamiento gratuito OnWorks para estaciones de trabajo.
Descargue y ejecute en línea esta aplicación llamada SAHI con OnWorks de forma gratuita.
Siga estas instrucciones para ejecutar esta aplicación:
- 1. Descargue esta aplicación en su PC.
- 2. Ingrese en nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 3. Cargue esta aplicación en dicho administrador de archivos.
- 4. Inicie el emulador en línea OnWorks Linux o Windows en línea o el emulador en línea MACOS desde este sitio web.
- 5. Desde el SO OnWorks Linux que acaba de iniciar, vaya a nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 6. Descarga la aplicación, instálala y ejecútala.
SCREENSHOTS
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sahi
DESCRIPCIÓN
Una biblioteca de visión ligera para realizar detección de objetos y segmentación de instancias a gran escala. La detección de objetos y la segmentación de instancias son, con mucho, los campos de aplicación más importantes en Computer Vision. Sin embargo, la detección de objetos pequeños y la inferencia de imágenes grandes siguen siendo problemas importantes en el uso práctico. Aquí viene el SAHI para ayudar a los desarrolladores a superar estos problemas del mundo real con muchas utilidades de visión. La detección de objetos pequeños y objetos lejanos en la escena es un gran desafío en las aplicaciones de vigilancia. Dichos objetos están representados por una pequeña cantidad de píxeles en la imagen y carecen de suficientes detalles, lo que dificulta su detección con detectores convencionales. En este trabajo, se propone un marco de código abierto llamado Slicing Aided Hyper Inference (SAHI) que proporciona una inferencia genérica asistida por corte y una tubería de ajuste fino para la detección de objetos pequeños.
Caracteristicas
- Realice predicción de imagen/video en rodajas/estándar
- Realice predicciones en rodajas/estándar utilizando cualquier modelo yolov5/mmdet/detectron2/huggingface y explore los resultados en la aplicación cincuenta y uno
- Cortar automáticamente anotaciones COCO y archivos de imagen
- Explore múltiples resultados de predicción en su conjunto de datos COCO con cincuenta y una ui ordenadas por número de detecciones erróneas
- Evaluar COCO AP y AR de clase para predicciones dadas y verdades en el terreno
- Calcule y exporte muchos gráficos de análisis de errores
Lenguaje de programación
Python
Categorías
Esta es una aplicación que también se puede obtener desde https://sourceforge.net/projects/sahi.mirror/. Ha sido alojado en OnWorks para poder ejecutarse online de la forma más sencilla desde uno de nuestros Sistemas Operativos gratuitos.
