Ito ang Windows app na pinangalanang DCVGAN na ang pinakabagong release ay maaaring ma-download bilang ICIP2019.zip. Maaari itong patakbuhin online sa libreng hosting provider na OnWorks para sa mga workstation.
I-download at patakbuhin online ang app na ito na pinangalanang DCVGAN na may OnWorks nang libre.
Sundin ang mga tagubiling ito upang patakbuhin ang app na ito:
- 1. Na-download ang application na ito sa iyong PC.
- 2. Ipasok sa aming file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX kasama ang username na gusto mo.
- 3. I-upload ang application na ito sa naturang filemanager.
- 4. Magsimula ng anumang OS OnWorks online emulator mula sa website na ito, ngunit mas mahusay na Windows online emulator.
- 5. Mula sa OnWorks Windows OS na kasisimula mo pa lang, pumunta sa aming file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXX gamit ang username na gusto mo.
- 6. I-download ang application at i-install ito.
- 7. I-download ang Wine mula sa iyong mga Linux distributions software repository. Kapag na-install na, maaari mong i-double click ang app upang patakbuhin ang mga ito gamit ang Wine. Maaari mo ring subukan ang PlayOnLinux, isang magarbong interface sa ibabaw ng Wine na tutulong sa iyong mag-install ng mga sikat na programa at laro sa Windows.
Ang alak ay isang paraan upang patakbuhin ang software ng Windows sa Linux, ngunit walang kinakailangang Windows. Ang alak ay isang open-source na layer ng compatibility ng Windows na maaaring direktang magpatakbo ng mga program sa Windows sa anumang desktop ng Linux. Sa totoo lang, sinusubukan ng Wine na muling ipatupad ang sapat na Windows mula sa simula upang mapatakbo nito ang lahat ng mga Windows application na iyon nang hindi talaga nangangailangan ng Windows.
MGA LALAKI
Ad
DCVGAN
DESCRIPTION
Ang papel na ito ay nagmumungkahi ng bagong arkitektura ng GAN para sa pagbuo ng video na may malalalim na video at mga color na video. Ang iminungkahing modelo ay tahasang ginagamit ang impormasyon ng depth sa isang video sequence bilang karagdagang impormasyon para sa isang GAN-based na video generation scheme upang mas tumpak na maunawaan ng modelo ang dynamics ng eksena. Gumagamit ang modelo ng mga pares ng color video at depth na video para sa pagsasanay at bumubuo ng isang video gamit ang dalawang hakbang. Bumuo ng depth na video para i-modelo ang dynamics ng eksena batay sa geometrical na impormasyon. Upang magdagdag ng naaangkop na kulay sa geometrical na impormasyon ng eksena, ang pagsasalin ng domain mula sa lalim patungo sa kulay ay isinasagawa para sa bawat larawan. Ang modelong ito ay may tatlong network sa generator. Bilang karagdagan, ang modelo ay may dalawang discriminator.
Mga tampok
- generators
- Mga discriminator
- Nangangailangan ng Python3.7, PyTorch, FFmpeg, OpenCV, at GraphViz
- Mga dataset ng ekspresyon ng mukha
- Mga dataset ng kilos ng kamay
- Sanayin, sample, at suriin
Wika ng Programming
Sawa
Kategorya
Ito ay isang application na maaari ding makuha mula sa https://sourceforge.net/projects/dcvgan.mirror/. Na-host ito sa OnWorks upang mapatakbo online sa pinakamadaling paraan mula sa isa sa aming mga libreng Operative System.
