리스크 오브 레인 2 다운로드

에킴 유르트세버/딥TL-레인-변경 분류에서 새로운 릴리스에 대한 알림을 원하십니까? 2- [MaskRCNN 기반 모델만] https://www.dropbox.com/s/n81pagybkj8p5w1/mask_rcnn_coco.h5?dl=0 MaskRCNN 가중치*를 다운로드하고 /test로 이동합니다. E. 유르트세버, Y. 리우, J. 램버트, 시 미야지마, 다케우치 이, K. 다케다, J. H. L. Hansen, “세분화 마스크 전송을 통한 깊은 시공간 네트워크를 이용한 차선 변화 비디오 클립의 위험한 행동 인식”, 2019년 10월 IEEE 지능형 교통 시스템 컨퍼런스(ITSC), 2019년 10월 IEEE 지능형 교통 시스템 컨퍼런스(ITSC), pp. 3100-3107 마스크 R-CNN 구현, 마테포트의 3100-3107 마스크 R-CNN 구현은 이 프로젝트의 세분화 부분에 활용될 Mask_RCNN.Mask_RCNN. 또한 마스크된 이미지는 /data/masked_images 저장됩니다.

이 메서드는 성능이 높지만 속도가 느립니다. 위험 추론 결과는 다음과 같아야 합니다: 즉, 첫 번째 차선 변경은 안전(0.91)으로 분류되고 두 번째 차선 변경은 위험(0.86)으로 분류됩니다. 다음은 두 가지 예입니다. 왼쪽 차선 변경은 안전도로 분류되며 오른쪽 차선 변경은 위험한 것으로 분류됩니다. *이 모델과 가중치는 원래 마터포트의 마스크 R-CNN 구현에서 얻은 것입니다. 일부 사회 저널은 개인 프로필을 만든 다음 로그인에 어려움이 있는 경우 사회 계정을 활성화해야 합니다. 참고 : 위의 명령과 함께 신선한 파이썬 3.6 환경에 설치하십시오. 다른 버전의 케라스 또는 텐서플로우-GPU를 사용하는 경우, 학습된 모델은 작동하지 않거나 잘못된 결과를 제공합니다!! 학습된 모델은 네트워크를 학습하는 데 사용한 특정 텐서플로우 gpu 버전에서만 작동합니다(현재 교육 데이터에 대한 열린 액세스 없음). 아래에 언급 된 결과를 얻지 못하면 종속성을 확인하고 requirements.txt 파일과 비교하십시오. https://www.tensorflow.org/install/gpu 필요한 드라이버를 설치하려면 확인하십시오.

사회 나 협회를 통해 저널에 액세스 할 수있는 경우 아래의 지침을 읽으십시오. GitHub에는 4천만 명 이상의 개발자가 협력하여 코드를 호스팅 및 검토하고 프로젝트를 관리하고 소프트웨어를 함께 빌드합니다. – 정식 출시는 곧 제공될 예정입니다. 업데이트를 계속 지켜봐 주시기 바랍니다! 아래 표시된 방법 중 어느 또는 전부를 통해 동시에 로그인할 수 있습니다. 즐겨찾기 및 경고와 같은 무료 도구에 액세스하거나 개인 구독에 액세스하려면 여기에 로그인하십시오 4- 학습된 모델을 사용하여 자신의 차선 변경 데이터의 위험 수준을 추론하려면 데이터/ 입력/.에서 차선 변경 폴더를 더 추가하십시오. 같은 숫자 폴더 이름 3, 4, …. sample_prediction_resnet_lstm.py는 입력 폴더의 모든 차선 변경의 위험 수준을 유추합니다. 1- 데이터/입력에서 lc_samples_50frames.tar.gz의 내용을 추출합니다. 추출 후 폴더 구조는 다음과 같아야 합니다: 사회 또는 협회 멤버십을 통해 저널에 액세스할 수 있는 경우 사회 저널을 찾아보고 기사를 선택하고 이 상자의 지침을 따르십시오. 사회 저널 콘텐츠에 대한 액세스는 제목에 따라 다릅니다. 아무 일도 일어나지 않으면 GitHub 데스크톱을 다운로드하고 다시 시도하십시오. 연구에 유용한 코드를 찾으면 논문을 인용하는 것을 고려하십시오: 대학, 도서관 또는 고용주를 통해 저널 콘텐츠에 액세스할 수 있는 경우 여기에 로그인하면 모델의 아키텍처가 아래와 같습니다.

SMT는 “시맨틱 마스크 전송”을 의미합니다. 자세한 내용은 논문에서 확인하시기 바랍니다. 이렇게 하면 폴더 데이터/input/.의 모든 차선 변경의 위험 수준이 추론됩니다. 결과를 인쇄합니다. 이 스크립트는 위험 추론을 위해 ResNET 백본을 사용합니다.

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