ນີ້ແມ່ນແອັບ Linux ທີ່ມີຊື່ວ່າ Robust Video Matting (RVM) ເຊິ່ງລຸ້ນຫຼ້າສຸດສາມາດດາວໂຫຼດໄດ້ໃນນາມ rvm_resnet50_tf.zip. ມັນສາມາດດໍາເນີນການອອນໄລນ໌ຢູ່ໃນ OnWorks ຜູ້ໃຫ້ບໍລິການໂຮດຕິ້ງຟຣີສໍາລັບບ່ອນເຮັດວຽກ.
ດາວນ໌ໂຫລດແລະດໍາເນີນການອອນໄລນ໌ app ນີ້ມີຊື່ວ່າ Robust Video Matting (RVM) ກັບ OnWorks ໄດ້ຟຣີ.
ປະຕິບັດຕາມຄໍາແນະນໍາເຫຼົ່ານີ້ເພື່ອດໍາເນີນການ app ນີ້:
- 1. ດາວໂຫຼດຄໍາຮ້ອງສະຫມັກນີ້ໃນ PC ຂອງທ່ານ.
- 2. ໃສ່ໃນຕົວຈັດການໄຟລ໌ຂອງພວກເຮົາ https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX ດ້ວຍຊື່ຜູ້ໃຊ້ທີ່ທ່ານຕ້ອງການ.
- 3. ອັບໂຫລດແອັບພລິເຄຊັນນີ້ຢູ່ໃນຕົວຈັດການໄຟລ໌ດັ່ງກ່າວ.
- 4. ເລີ່ມ OnWorks Linux ອອນລາຍ ຫຼື Windows online emulator ຫຼື MACOS online emulator ຈາກເວັບໄຊທ໌ນີ້.
- 5. ຈາກ OnWorks Linux OS ທີ່ເຈົ້າຫາກໍ່ເລີ່ມຕົ້ນ, ໄປທີ່ຕົວຈັດການໄຟລ໌ຂອງພວກເຮົາ https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX ດ້ວຍຊື່ຜູ້ໃຊ້ທີ່ທ່ານຕ້ອງການ.
- 6. ດາວນ໌ໂຫລດຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ, ຕິດຕັ້ງມັນແລະດໍາເນີນການ.
ໜ້າ ຈໍ
Ad
ການຂັດວິດີໂອທີ່ແຂງແຮງ (RVM)
ລາຍລະອຽດ
ພວກເຮົາແນະນຳວິທີການທາເກັດວິດີໂອແບບມະນຸດທີ່ແຂງແຮງ, ໃນເວລາຈິງ, ຄວາມລະອຽດສູງ ເຊິ່ງບັນລຸປະສິດທິພາບໃໝ່ທີ່ທັນສະໄໝ. ວິທີການຂອງພວກເຮົາແມ່ນອ່ອນກວ່າວິທີການທີ່ຜ່ານມາແລະສາມາດປະມວນຜົນ 4K ທີ່ 76 FPS ແລະ HD ທີ່ 104 FPS ໃນ Nvidia GTX 1080Ti GPU. ບໍ່ເຫມືອນກັບວິທີການທີ່ມີຢູ່ແລ້ວສ່ວນໃຫຍ່ທີ່ປະຕິບັດການ matting ວິດີໂອໂດຍເຟຣມເປັນຮູບພາບເອກະລາດ, ວິທີການຂອງພວກເຮົາໃຊ້ສະຖາປັດຕະຍະກໍາທີ່ເກີດຂຶ້ນເລື້ອຍໆເພື່ອຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນຊົ່ວຄາວໃນວິດີໂອແລະບັນລຸການປັບປຸງທີ່ສໍາຄັນໃນຄວາມສອດຄ່ອງຊົ່ວຄາວແລະຄຸນນະພາບ matting. ນອກຈາກນັ້ນ, ພວກເຮົາສະເຫນີຍຸດທະສາດການຝຶກອົບຮົມໃຫມ່ທີ່ບັງຄັບໃຊ້ເຄືອຂ່າຍຂອງພວກເຮົາກ່ຽວກັບຈຸດປະສົງທັງສອງດ້ານແລະການແບ່ງສ່ວນ. ອັນນີ້ຊ່ວຍປັບປຸງຄວາມແຂງແຮງຂອງຕົວແບບຂອງພວກເຮົາຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ວິທີການຂອງພວກເຮົາບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງມີວັດສະດຸປ້ອນເຊັ່ນ trimap ຫຼືຮູບພາບພື້ນຫລັງທີ່ຖືກຈັບກ່ອນ, ດັ່ງນັ້ນມັນສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງກັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ matting ຂອງມະນຸດທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ. RVM ຖືກອອກແບບໂດຍສະເພາະສໍາລັບການ matting ວິດີໂອຂອງມະນຸດທີ່ເຂັ້ມແຂງ.
ຄຸນລັກສະນະ
- RVM ຖືກອອກແບບໂດຍສະເພາະສໍາລັບການ matting ວິດີໂອຂອງມະນຸດທີ່ເຂັ້ມແຂງ
- RVM ໃຊ້ເຄືອຂ່າຍ neural recurrent ເພື່ອປະມວນຜົນວິດີໂອທີ່ມີຫນ່ວຍຄວາມຈໍາຊົ່ວຄາວ
- RVM ສາມາດເຮັດການຕົບແຕ່ງໄດ້ແບບສົດໆໃນວິດີໂອໃດໆກໍຕາມໂດຍບໍ່ມີການປ້ອນຂໍ້ມູນເພີ່ມເຕີມ
- ມັນບັນລຸ 4K 76FPS ແລະ HD 104FPS ໃນ Nvidia GTX 1080 Ti GPU
- ຮູບແບບຂອງພວກເຮົາແມ່ນມີຢູ່ໃນ PyTorch, TorchScript, ONNX, TensorFlow, ແລະ TensorFlow.js
- ຮູບແບບຂອງພວກເຮົາຮຽນຮູ້ທີ່ຈະສ້າງພື້ນຖານໃຫມ່ແລະຕິດຕາມປະຫວັດສາດການເຄື່ອນໄຫວ
ພາສາການຂຽນໂປຣແກຣມ
Python
ປະເພດ
ນີ້ແມ່ນແອັບພລິເຄຊັນທີ່ຍັງສາມາດເອົາມາຈາກ https://sourceforge.net/projects/robust-video-matting.mirror/. ມັນໄດ້ຖືກຈັດຢູ່ໃນ OnWorks ເພື່ອໃຫ້ດໍາເນີນການອອນໄລນ໌ດ້ວຍວິທີທີ່ງ່າຍທີ່ສຸດຈາກຫນຶ່ງໃນລະບົບປະຕິບັດງານຟຣີຂອງພວກເຮົາ.
