Đây là ứng dụng Windows có tên Mô hình phân đoạn có bản phát hành mới nhất có thể được tải xuống dưới dạng SegmentationModels-v0.3.2.zip. Nó có thể được chạy trực tuyến trong nhà cung cấp dịch vụ lưu trữ miễn phí OnWorks cho máy trạm.
Tải xuống và chạy trực tuyến ứng dụng này có tên Mô hình phân đoạn với OnWorks miễn phí.
Làm theo các hướng dẫn sau để chạy ứng dụng này:
- 1. Đã tải ứng dụng này xuống PC của bạn.
- 2. Nhập vào trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.
- 3. Tải lên ứng dụng này trong trình quản lý tệp như vậy.
- 4. Khởi động bất kỳ trình giả lập trực tuyến OS OnWorks nào từ trang web này, nhưng trình giả lập trực tuyến Windows tốt hơn.
- 5. Từ Hệ điều hành Windows OnWorks bạn vừa khởi động, hãy truy cập trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.
- 6. Tải xuống ứng dụng và cài đặt nó.
- 7. Tải xuống Wine từ kho phần mềm phân phối Linux của bạn. Sau khi cài đặt, bạn có thể nhấp đúp vào ứng dụng để chạy chúng với Wine. Bạn cũng có thể thử PlayOnLinux, một giao diện đẹp mắt trên Wine sẽ giúp bạn cài đặt các chương trình và trò chơi phổ biến của Windows.
Wine là một cách để chạy phần mềm Windows trên Linux, nhưng không cần Windows. Wine là một lớp tương thích Windows mã nguồn mở có thể chạy các chương trình Windows trực tiếp trên bất kỳ máy tính để bàn Linux nào. Về cơ bản, Wine đang cố gắng triển khai lại đủ Windows từ đầu để nó có thể chạy tất cả các ứng dụng Windows đó mà không thực sự cần đến Windows.
MÀN HÌNH
Ad
Mô hình phân đoạn
MÔ TẢ
Các mô hình phân đoạn với các xương sống được đào tạo trước. API cấp cao (chỉ cần hai dòng để tạo mạng thần kinh) 9 cấu trúc mô hình cho phân đoạn nhị phân và đa lớp (bao gồm cả Unet huyền thoại) 124 bộ mã hóa có sẵn (và hơn 500 bộ mã hóa từ timm) Tất cả các bộ mã hóa đều có trọng số được đào tạo trước để nhanh hơn và tốt hơn hội tụ. Số liệu phổ biến và tổn thất cho thói quen đào tạo. Tất cả các bộ mã hóa đều có trọng số được đào tạo trước. Chuẩn bị dữ liệu của bạn giống như trong quá trình đào tạo trước về trọng số có thể mang lại cho bạn kết quả tốt hơn (điểm số cao hơn và hội tụ nhanh hơn). Không cần thiết trong trường hợp bạn đào tạo toàn bộ mô hình, không chỉ bộ giải mã. Mô hình hình ảnh Pytorch (còn gọi là timm) có rất nhiều mô hình và giao diện được đào tạo trước cho phép sử dụng các mô hình này làm bộ mã hóa trong smp, tuy nhiên, không phải tất cả các mô hình đều được hỗ trợ. Tham số kênh đầu vào cho phép bạn tạo các mô hình xử lý các tenxơ với số lượng kênh tùy ý.
Tính năng
- API cấp cao (chỉ cần hai dòng để tạo mạng thần kinh)
- 9 mô hình kiến trúc cho phân đoạn nhị phân và đa lớp (bao gồm cả Unet huyền thoại)
- 124 bộ mã hóa có sẵn (và hơn 500 bộ mã hóa từ timm)
- Tất cả các bộ mã hóa đều có trọng số được đào tạo trước để hội tụ nhanh hơn và tốt hơn
- Số liệu phổ biến và tổn thất cho thói quen đào tạo
- Tạo mô hình Phân đoạn đầu tiên của bạn với SMP
Ngôn ngữ lập trình
Python
Danh Mục
Đây là một ứng dụng cũng có thể được tìm nạp từ https://sourceforge.net/projects/segmentation-models.mirror/. Nó đã được lưu trữ trong OnWorks để có thể chạy trực tuyến theo cách dễ dàng nhất từ một trong các Hệ điều hành miễn phí của chúng tôi.
