Это приложение для Windows под названием DETR, последнюю версию которого можно загрузить как Detectron2andtorchscriptsupport,attentionandpanopticnotebooks,codeimprovements.zip. Его можно запустить онлайн на бесплатном хостинг-провайдере OnWorks для рабочих станций.
Загрузите и запустите онлайн это приложение под названием DETR с OnWorks бесплатно.
Следуйте этим инструкциям, чтобы запустить это приложение:
- 1. Загрузил это приложение на свой компьютер.
- 2. Введите в нашем файловом менеджере https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX с желаемым именем пользователя.
- 3. Загрузите это приложение в такой файловый менеджер.
- 4. Запустите любой онлайн-эмулятор OS OnWorks с этого сайта, но лучше онлайн-эмулятор Windows.
- 5. В только что запущенной ОС Windows OnWorks перейдите в наш файловый менеджер https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX с желаемым именем пользователя.
- 6. Скачайте приложение и установите его.
- 7. Загрузите Wine из репозиториев программного обеспечения вашего дистрибутива Linux. После установки вы можете дважды щелкнуть приложение, чтобы запустить его с помощью Wine. Вы также можете попробовать PlayOnLinux, необычный интерфейс поверх Wine, который поможет вам установить популярные программы и игры для Windows.
Wine - это способ запустить программное обеспечение Windows в Linux, но без Windows. Wine - это уровень совместимости с Windows с открытым исходным кодом, который может запускать программы Windows непосредственно на любом рабочем столе Linux. По сути, Wine пытается заново реализовать Windows с нуля, чтобы можно было запускать все эти Windows-приложения, фактически не нуждаясь в Windows.
СКРИНШОТЫ
Ad
Detri
ОПИСАНИЕ
Обучающий код PyTorch и предварительно обученные модели для DETR (DEtection TRansformer). Мы заменяем полностью сложный конвейер обнаружения объектов, созданный вручную, на Transformer и сопоставляем Faster R-CNN с ResNet-50, получая 42 AP на COCO, используя половину вычислительной мощности (FLOP) и такое же количество параметров. Вывод в 50 строках PyTorch. Что это. В отличие от традиционных методов компьютерного зрения, DETR рассматривает обнаружение объектов как прямую задачу прогнозирования. Он состоит из основанных на множестве глобальных потерь, которые вынуждают делать уникальные прогнозы посредством двустороннего сопоставления, и архитектуры кодировщика-декодера Transformer. Учитывая фиксированный небольшой набор запросов к изученным объектам, DETR решает, что отношения между объектами и глобальным контекстом изображения напрямую выводят окончательный набор прогнозов параллельно. Благодаря этой параллельной природе DETR очень быстрый и эффективный.
Особенности
- DETR очень просто реализовать и поэкспериментировать с
- Мы предлагаем базовые модели DETR и DETR-DC5.
- Модели также доступны через концентратор для резака.
- В DETR нет дополнительных скомпилированных компонентов, а зависимости пакетов минимальны.
- Мы обучаем DETR с помощью AdamW, устанавливая скорость обучения в трансформаторе на 1e-4 и 1e-5 в магистрали.
- Мы показываем, что относительно просто расширить DETR для прогнозирования масок сегментации.
Язык программирования
Питон
Категории
Это приложение также можно загрузить с https://sourceforge.net/projects/detr.mirror/. Он размещен в OnWorks, чтобы его можно было легко запускать в Интернете с помощью одной из наших бесплатных операционных систем.
