Dies ist die Windows-App namens ConvNeXt, deren neueste Version als ConvNeXtsourcecode.tar.gz heruntergeladen werden kann. Sie kann online beim kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.
Laden Sie diese App namens ConvNeXt mit OnWorks kostenlos herunter und führen Sie sie online aus.
Befolgen Sie diese Anweisungen, um diese App auszuführen:
- 1. Diese Anwendung auf Ihren PC heruntergeladen.
- 2. Geben Sie in unserem Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX den gewünschten Benutzernamen ein.
- 3. Laden Sie diese Anwendung in einem solchen Dateimanager hoch.
- 4. Starten Sie einen beliebigen OS OnWorks-Online-Emulator von dieser Website, aber einen besseren Windows-Online-Emulator.
- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Windows-Betriebssystem unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.
- 6. Laden Sie die Anwendung herunter und installieren Sie sie.
- 7. Laden Sie Wine aus den Software-Repositorys Ihrer Linux-Distributionen herunter. Nach der Installation können Sie dann auf die App doppelklicken, um sie mit Wine auszuführen. Sie können auch PlayOnLinux ausprobieren, eine schicke Schnittstelle über Wine, die Ihnen bei der Installation beliebter Windows-Programme und -Spiele hilft.
Wine ist eine Möglichkeit, Windows-Software unter Linux auszuführen, jedoch ohne Windows. Wine ist eine Open-Source-Windows-Kompatibilitätsschicht, die Windows-Programme direkt auf jedem Linux-Desktop ausführen kann. Im Wesentlichen versucht Wine, genügend Windows von Grund auf neu zu implementieren, damit alle diese Windows-Anwendungen ausgeführt werden können, ohne dass Windows tatsächlich benötigt wird.
SCREENSHOTS:
ConvNeXt
BESCHREIBUNG:
ConvNeXt ist eine modernisierte Architektur für Convolutional Neural Networks (CNN), die in Genauigkeit und Skalierbarkeit mit Vision Transformers (ViTs) konkurrieren soll, ohne dabei die Einfachheit und Effizienz von CNNs zu verlieren. Es betrachtet klassische Backbones im ResNet-Stil aus der Perspektive von Transformer-Designtrends – große Kernelgrößen, invertierte Engpässe, Layer-Normalisierung und GELU-Aktivierungen –, um die Leistungslücke zwischen Convolutions und aufmerksamkeitsbasierten Modellen zu schließen. Dank seiner klaren, hierarchischen Struktur eignet sich ConvNeXt sowohl für das Vortraining als auch für die Feinabstimmung einer Vielzahl von visuellen Erkennungsaufgaben. Es erzielt konkurrenzfähige oder bessere Ergebnisse bei ImageNet und nachgelagerten Datensätzen und ist gleichzeitig einfacher bereitzustellen und zu trainieren als Transformer. Das Repository bietet vortrainierte Modelle, Trainingsrezepte und Ablationsstudien, die zeigen, wie inkrementelle Designentscheidungen gemeinsam zu modernster Leistung führen.
Eigenschaften
- Modernisierte CNN-Architektur, inspiriert von den Designprinzipien von Vision Transformer
- Große Kernel-Faltungen und invertierte Engpassblöcke für eine verbesserte Darstellung
- Schichtnormalisierung und GELU-Aktivierung für verbesserte Stabilität und Genauigkeit
- Hierarchische Struktur mit starken Skalierungseigenschaften über alle Modellgrößen hinweg
- Vortrainierte Checkpoints und Trainingsrezepte für ImageNet und nachgelagerte Aufgaben
- Effiziente Bereitstellung und Kompatibilität mit bestehenden CNN-basierten Systemen
Programmiersprache
Python
Kategorien
Diese Anwendung kann auch von https://sourceforge.net/projects/convnext.mirror/ heruntergeladen werden. Sie wurde in OnWorks gehostet, um sie auf einfachste Weise online von einem unserer kostenlosen Betriebssysteme aus ausführen zu können.