Este é o aplicativo do Windows chamado SAHI cuja versão mais recente pode ser baixada como v0.11.12.zip. Ele pode ser executado online no provedor de hospedagem gratuito OnWorks para estações de trabalho.
Baixe e execute online este aplicativo chamado SAHI com OnWorks gratuitamente.
Siga estas instruções para executar este aplicativo:
- 1. Baixe este aplicativo em seu PC.
- 2. Entre em nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que você deseja.
- 3. Carregue este aplicativo em tal gerenciador de arquivos.
- 4. Inicie qualquer emulador on-line OS OnWorks a partir deste site, mas um emulador on-line melhor do Windows.
- 5. No sistema operacional OnWorks Windows que você acabou de iniciar, acesse nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que deseja.
- 6. Baixe o aplicativo e instale-o.
- 7. Baixe o Wine de seus repositórios de software de distribuição Linux. Depois de instalado, você pode clicar duas vezes no aplicativo para executá-lo com o Wine. Você também pode experimentar o PlayOnLinux, uma interface sofisticada do Wine que o ajudará a instalar programas e jogos populares do Windows.
Wine é uma forma de executar software Windows no Linux, mas sem a necessidade de Windows. Wine é uma camada de compatibilidade do Windows de código aberto que pode executar programas do Windows diretamente em qualquer desktop Linux. Essencialmente, o Wine está tentando reimplementar o suficiente do Windows do zero para que possa executar todos os aplicativos do Windows sem realmente precisar do Windows.
SCREENSHOTS
Ad
SAHI
DESCRIÇÃO
Uma biblioteca de visão leve para realizar detecção de objetos em grande escala e segmentação de instâncias. Detecção de objetos e segmentação de instâncias são de longe os campos de aplicação mais importantes em Visão Computacional. No entanto, a detecção de objetos pequenos e a inferência em imagens grandes ainda são questões importantes no uso prático. Aí vem o SAHI para ajudar os desenvolvedores a superar esses problemas do mundo real com muitos utilitários de visão. A detecção de pequenos objetos e objetos distantes na cena é um grande desafio em aplicações de vigilância. Tais objetos são representados por um pequeno número de pixels na imagem e carecem de detalhes suficientes, tornando-os difíceis de serem detectados por detectores convencionais. Neste trabalho, um framework de código aberto chamado Slicing Aided Hyper Inference (SAHI) é proposto que fornece uma inferência assistida por fatiamento genérico e um pipeline de ajuste fino para detecção de objetos pequenos.
Recursos
- Realize predição de imagem/vídeo fatiado/padrão
- Execute a previsão fatiada/padrão usando qualquer modelo yolov5/mmdet/detectron2/huggingface e explore os resultados em cinquenta e um aplicativos
- Fatie automaticamente anotações COCO e arquivos de imagem
- Explore vários resultados de previsão em seu conjunto de dados COCO com XNUMX interfaces de usuário ordenadas por número de detecções incorretas
- Avalie o COCO AP e AR de acordo com a classe para obter previsões e informações básicas
- Calcule e exporte muitos gráficos de análise de erro
Linguagem de Programação
Python
Categorias
Este é um aplicativo que também pode ser obtido em https://sourceforge.net/projects/sahi.mirror/. Ele foi hospedado em OnWorks para ser executado online da maneira mais fácil a partir de um de nossos Sistemas Operativos gratuitos.
