This is the Windows app named DeiT (Data-efficient Image Transformers) whose latest release can be downloaded as deitsourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
قم بتنزيل وتشغيل هذا التطبيق المسمى DeiT (محولات الصور الموفِّرة للبيانات) عبر الإنترنت باستخدام OnWorks مجانًا.
اتبع هذه التعليمات لتشغيل هذا التطبيق:
- 1. قم بتنزيل هذا التطبيق على جهاز الكمبيوتر الخاص بك.
- 2. أدخل في مدير الملفات الخاص بنا https://www.onworks.net/myfiles.php؟username=XXXXX باسم المستخدم الذي تريده.
- 3. تحميل هذا التطبيق في هذا الملف.
- 4. ابدأ تشغيل أي محاكي لنظام التشغيل OnWorks عبر الإنترنت من موقع الويب هذا ، ولكن أفضل محاكي Windows عبر الإنترنت.
- 5. من نظام التشغيل OnWorks Windows الذي بدأته للتو ، انتقل إلى مدير الملفات الخاص بنا https://www.onworks.net/myfiles.php؟username=XXXXX مع اسم المستخدم الذي تريده.
- 6. قم بتنزيل التطبيق وتثبيته.
- 7. قم بتنزيل Wine من مستودعات برامج توزيعات Linux الخاصة بك. بمجرد التثبيت ، يمكنك النقر نقرًا مزدوجًا فوق التطبيق لتشغيله باستخدام Wine. يمكنك أيضًا تجربة PlayOnLinux ، وهي واجهة رائعة على Wine والتي ستساعدك على تثبيت برامج وألعاب Windows الشائعة.
يعد Wine طريقة لتشغيل برامج Windows على نظام Linux ، ولكن بدون الحاجة إلى Windows. Wine عبارة عن طبقة توافق Windows مفتوحة المصدر يمكنها تشغيل برامج Windows مباشرة على أي سطح مكتب Linux. بشكل أساسي ، يحاول Wine إعادة تنفيذ ما يكفي من Windows من البداية حتى يتمكن من تشغيل جميع تطبيقات Windows دون الحاجة إلى Windows بالفعل.
SCREENSHOTS
Ad
DeiT (محولات الصور الموفِّرة للبيانات)
الوصف
يُظهر مشروع DeiT (محولات الصور الموفِّرة للبيانات) إمكانية تدريب محولات الرؤية بشكل تنافسي على ImageNet-1k دون الحاجة إلى بيانات خارجية، وذلك باستخدام وصفات تدريب فعّالة وتقطير المعرفة. وتتمثل فكرته الرئيسية في استراتيجية تقطير متخصصة - تتضمن "رمز تقطير" قابلاً للتعلم - تُمكّن المحول من التعلم بفعالية من شبكة CNN أو مُعلِّم المحولات على مجموعات بيانات صغيرة الحجم. يوفر المشروع متغيرات ViT مدمجة (صغيرة/صغيرة/أساسية) تُحقق توازنًا ممتازًا بين الدقة والإنتاجية، مما يجعل المحولات عمليةً تتجاوز أنظمة التدريب المسبق الضخمة. يتضمن التدريب زياداتٍ مُعدّلة بعناية، وتسويةً، وجداول تحسينٍ مُحسّنة لضمان استقرار التعلم وتحسين كفاءة العينات. يوفر المستودع نقاط تفتيش مُدرَّبة مسبقًا، ونصوصًا مرجعية، ودراسات استئصال توضح العناصر الأكثر أهميةً لتدريب ViT الموفِّر للبيانات.
شرح المميزات:
- تدريب ViT فعال للبيانات يعمل على ImageNet-1k من البداية
- تقطير المعرفة باستخدام رمز تقطير مخصص
- نموذج حديقة حيوانات مضغوط (صغير/صغير/أساسي) مع توازن قوي بين الدقة والسرعة
- وصفات تدريب واضحة مع زيادات وجداول تنظيمية
- نقاط تفتيش مدربة مسبقًا ونصوص مرجعية قابلة للتكرار
- الاستئصالات والمبادئ التوجيهية لتكييف DeiT مع مجموعات البيانات والمهام الجديدة
لغة البرمجة
Python
التصنيفات
هذا تطبيق يُمكن تنزيله أيضًا من https://sourceforge.net/projects/deit-data-img-trans.mirror/. وقد استُضيف في OnWorks لتشغيله عبر الإنترنت بسهولة من أحد أنظمتنا التشغيلية المجانية.
