Dit is de Windows-app genaamd Segmentation Models waarvan de nieuwste release kan worden gedownload als SegmentationModels-v0.3.2.zip. Het kan online worden uitgevoerd in de gratis hostingprovider OnWorks voor werkstations.
Download deze app met de naam Segmentation Models met OnWorks gratis en voer deze online uit.
Volg deze instructies om deze app uit te voeren:
- 1. Download deze applicatie op uw pc.
- 2. Voer in onze bestandsbeheerder https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX in met de gebruikersnaam die u wilt.
- 3. Upload deze applicatie in zo'n bestandsbeheerder.
- 4. Start een OS OnWorks online emulator vanaf deze website, maar een betere Windows online emulator.
- 5. Ga vanuit het OnWorks Windows-besturingssysteem dat u zojuist hebt gestart naar onze bestandsbeheerder https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX met de gewenste gebruikersnaam.
- 6. Download de applicatie en installeer deze.
- 7. Download Wine van de softwarebronnen voor Linux-distributies. Eenmaal geïnstalleerd, kunt u vervolgens dubbelklikken op de app om ze met Wine uit te voeren. Je kunt ook PlayOnLinux proberen, een mooie interface via Wine waarmee je populaire Windows-programma's en -games kunt installeren.
Wine is een manier om Windows-software op Linux uit te voeren, maar zonder dat Windows vereist is. Wine is een open-source Windows-compatibiliteitslaag die Windows-programma's rechtstreeks op elke Linux-desktop kan uitvoeren. In wezen probeert Wine genoeg van Windows opnieuw te implementeren, zodat het al die Windows-applicaties kan draaien zonder Windows echt nodig te hebben.
SCREENSHOTS
Ad
Segmentatie modellen
PRODUCTBESCHRIJVING
Segmentatiemodellen met vooraf getrainde backbones. API op hoog niveau (slechts twee lijnen om een neuraal netwerk te creëren) 9 modelarchitecturen voor binaire en multi-klasse segmentatie (inclusief legendarische Unet) 124 beschikbare encoders (en 500+ encoders van timm) Alle encoders hebben vooraf getrainde gewichten voor sneller en beter convergentie. Populaire statistieken en verliezen voor trainingsroutines. Alle encoders hebben voorgetrainde gewichten. Als u uw gegevens op dezelfde manier voorbereidt als tijdens de pre-training met gewichten, kunt u betere resultaten krijgen (hogere metrische score en snellere convergentie). Het is niet nodig als je het hele model traint, niet alleen de decoder. Pytorch Image Models (ook bekend als timm) heeft veel vooraf getrainde modellen en een interface die het gebruik van deze modellen als encoders in smp mogelijk maakt, maar niet alle modellen worden ondersteund. Met de parameter Input channels kunt u modellen maken die tensoren verwerken met een willekeurig aantal kanalen.
Kenmerken
- API op hoog niveau (slechts twee lijnen om een neuraal netwerk te creëren)
- 9 modellen architecturen voor binaire en multi-klasse segmentatie (inclusief legendarische Unet)
- 124 beschikbare encoders (en 500+ encoders van timm)
- Alle encoders hebben vooraf getrainde gewichten voor snellere en betere convergentie
- Populaire statistieken en verliezen voor trainingsroutines
- Maak uw eerste segmentatiemodel met SMP
Programmeertaal
Python
Categorieën
Dit is een applicatie die ook kan worden opgehaald van https://sourceforge.net/projects/segmentation-models.mirror/. Het is gehost in OnWorks, zodat het op de gemakkelijkste manier online kan worden uitgevoerd vanaf een van onze gratis besturingssystemen.
