Ini adalah aplikasi Windows bernama Segmentation Models yang rilis terbarunya dapat diunduh sebagai SegmentationModels-v0.3.2.zip. Ini dapat dijalankan secara online di penyedia hosting gratis OnWorks untuk workstation.
Unduh dan jalankan secara online aplikasi ini bernama Segmentation Models with OnWorks secara gratis.
Ikuti petunjuk ini untuk menjalankan aplikasi ini:
- 1. Download aplikasi ini di PC Anda.
- 2. Masuk ke file manager kami https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX dengan username yang anda inginkan.
- 3. Upload aplikasi ini di filemanager tersebut.
- 4. Mulai emulator online OS OnWorks apa pun dari situs web ini, tetapi emulator online Windows yang lebih baik.
- 5. Dari OS Windows OnWorks yang baru saja Anda mulai, buka file manager kami https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX dengan nama pengguna yang Anda inginkan.
- 6. Unduh aplikasi dan instal.
- 7. Unduh Wine dari repositori perangkat lunak distribusi Linux Anda. Setelah terinstal, Anda kemudian dapat mengklik dua kali aplikasi untuk menjalankannya dengan Wine. Anda juga dapat mencoba PlayOnLinux, antarmuka mewah di atas Wine yang akan membantu Anda menginstal program dan game Windows populer.
Wine adalah cara untuk menjalankan perangkat lunak Windows di Linux, tetapi tidak memerlukan Windows. Wine adalah lapisan kompatibilitas Windows sumber terbuka yang dapat menjalankan program Windows secara langsung di desktop Linux apa pun. Pada dasarnya, Wine mencoba untuk mengimplementasikan kembali Windows dari awal sehingga dapat menjalankan semua aplikasi Windows tersebut tanpa benar-benar membutuhkan Windows.
Tangkapan layar
Ad
Model Segmentasi
DESKRIPSI
Model segmentasi dengan tulang punggung pra terlatih. API tingkat tinggi (hanya dua baris untuk membuat jaringan saraf) 9 model arsitektur untuk segmentasi kelas biner dan multi (termasuk Unet yang legendaris) 124 pembuat enkode yang tersedia (dan 500+ pembuat enkode dari timm) Semua pembuat enkode memiliki bobot yang telah dilatih sebelumnya untuk lebih cepat dan lebih baik konvergensi. Metrik dan kerugian populer untuk rutinitas pelatihan. Semua pembuat enkode memiliki bobot yang telah dilatih sebelumnya. Mempersiapkan data Anda dengan cara yang sama seperti selama pra-pelatihan bobot dapat memberi Anda hasil yang lebih baik (skor metrik lebih tinggi dan konvergensi lebih cepat). Tidak perlu jika Anda melatih seluruh model, tidak hanya decoder. Model Gambar Pytorch (alias timm) memiliki banyak model dan antarmuka yang telah dilatih sebelumnya yang memungkinkan penggunaan model ini sebagai pembuat enkode di smp, namun, tidak semua model didukung. Parameter saluran input memungkinkan Anda membuat model, yang memproses tensor dengan jumlah saluran yang berubah-ubah.
Fitur
- API tingkat tinggi (hanya dua baris untuk membuat jaringan saraf)
- 9 model arsitektur untuk segmentasi kelas biner dan multi (termasuk Unet legendaris)
- 124 pembuat enkode yang tersedia (dan 500+ pembuat enkode dari timm)
- Semua pembuat enkode memiliki bobot yang telah dilatih sebelumnya untuk konvergensi yang lebih cepat dan lebih baik
- Metrik dan kerugian populer untuk rutinitas pelatihan
- Buat model Segmentasi pertama Anda dengan SMP
Bahasa Pemrograman
Ular sanca
Kategori
Ini adalah aplikasi yang juga dapat diambil dari https://sourceforge.net/projects/segmentation-models.mirror/. Itu telah dihosting di OnWorks untuk dijalankan secara online dengan cara termudah dari salah satu Sistem Operasi gratis kami.
