Esta es la aplicación de Windows llamada DCVGAN cuya última versión se puede descargar como ICIP2019.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 DCVGAN 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 cualquier emulador en línea de OS OnWorks desde este sitio web, pero mejor emulador en línea de Windows.
- 5. Desde el sistema operativo OnWorks Windows 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 e instálala.
- 7. Descargue Wine desde los repositorios de software de sus distribuciones de Linux. Una vez instalada, puede hacer doble clic en la aplicación para ejecutarla con Wine. También puedes probar PlayOnLinux, una elegante interfaz sobre Wine que te ayudará a instalar programas y juegos populares de Windows.
Wine es una forma de ejecutar software de Windows en Linux, pero no requiere Windows. Wine es una capa de compatibilidad de Windows de código abierto que puede ejecutar programas de Windows directamente en cualquier escritorio de Linux. Esencialmente, Wine está tratando de volver a implementar una cantidad suficiente de Windows desde cero para poder ejecutar todas esas aplicaciones de Windows sin necesidad de Windows.
SCREENSHOTS
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DCVGAN
DESCRIPCIÓN
Este artículo propone una nueva arquitectura GAN para la generación de videos con videos en profundidad y videos en color. El modelo propuesto usa explícitamente la información de profundidad en una secuencia de video como información adicional para un esquema de generación de video basado en GAN para que el modelo comprenda la dinámica de la escena con mayor precisión. El modelo usa pares de video en color y video de profundidad para el entrenamiento y genera un video usando los dos pasos. Genere el video de profundidad para modelar la dinámica de la escena en función de la información geométrica. Para agregar el color apropiado a la información geométrica de la escena, se realiza la traducción del dominio de profundidad a color para cada imagen. Este modelo tiene tres redes en el generador. Además, el modelo tiene dos discriminadores.
Caracteristicas
- Generadores
- Discriminadores
- Requiere Python3.7, PyTorch, FFmpeg, OpenCV y GraphViz
- Conjuntos de datos de expresión facial
- Conjuntos de datos de gestos de mano
- Capacitar, muestrear y evaluar
Lenguaje de programación
Python
Categorías
Esta es una aplicación que también se puede obtener de https://sourceforge.net/projects/dcvgan.mirror/. Ha sido alojado en OnWorks para poder ejecutarse online de la forma más sencilla desde uno de nuestros Sistemas Operativos gratuitos.
