Il s'agit de l'application Linux nommée Segmentation Models dont la dernière version peut être téléchargée sous SegmentationModels-v0.3.2.zip. Il peut être exécuté en ligne dans le fournisseur d'hébergement gratuit OnWorks pour les postes de travail.
Téléchargez et exécutez gratuitement en ligne cette application nommée Modèles de segmentation avec OnWorks.
Suivez ces instructions pour exécuter cette application :
- 1. Téléchargé cette application sur votre PC.
- 2. Entrez dans notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous voulez.
- 3. Téléchargez cette application dans ce gestionnaire de fichiers.
- 4. Démarrez l'émulateur en ligne OnWorks Linux ou Windows en ligne ou l'émulateur en ligne MACOS à partir de ce site Web.
- 5. Depuis le système d'exploitation OnWorks Linux que vous venez de démarrer, accédez à notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous souhaitez.
- 6. Téléchargez l'application, installez-la et exécutez-la.
CAPTURES D'ÉCRAN
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Modèles de segmentation
DESCRIPTION
Modèles de segmentation avec backbones pré-formés. API de haut niveau (seulement deux lignes pour créer un réseau de neurones) 9 modèles d'architectures pour la segmentation binaire et multi-classes (y compris la légendaire Unet) 124 encodeurs disponibles (et plus de 500 encodeurs de timm) Tous les encodeurs ont des poids pré-formés pour une meilleure et plus rapide convergence. Métriques et pertes populaires pour les routines d'entraînement. Tous les encodeurs ont des poids pré-entraînés. Préparer vos données de la même manière que lors du pré-entraînement aux poids peut vous donner de meilleurs résultats (score métrique plus élevé et convergence plus rapide). Ce n'est pas nécessaire si vous entraînez l'ensemble du modèle, pas seulement le décodeur. Pytorch Image Models (alias timm) possède de nombreux modèles et interfaces pré-formés qui permettent d'utiliser ces modèles comme encodeurs dans smp, cependant, tous les modèles ne sont pas pris en charge. Le paramètre des canaux d'entrée vous permet de créer des modèles qui traitent des tenseurs avec un nombre arbitraire de canaux.
Fonctionnalités
- API de haut niveau (seulement deux lignes pour créer un réseau de neurones)
- 9 architectures de modèles pour la segmentation binaire et multi-classes (y compris la légendaire Unet)
- 124 encodeurs disponibles (et plus de 500 encodeurs de timm)
- Tous les encodeurs ont des poids pré-formés pour une convergence plus rapide et meilleure
- Métriques et pertes populaires pour les routines d'entraînement
- Créez votre premier modèle de segmentation avec SMP
Langage de programmation
Python
Catégories
Il s'agit d'une application qui peut également être récupérée à partir de https://sourceforge.net/projects/segmentation-models.mirror/. Il a été hébergé dans OnWorks afin d'être exécuté en ligne de la manière la plus simple à partir de l'un de nos systèmes d'exploitation gratuits.
