This is the Windows app named DINOv3 whose latest release can be downloaded as dinov3sourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Laden Sie diese App namens DINOv3 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
Ad
DINOv3
BESCHREIBUNG
DINOv3 ist die dritte Generation von Metas selbstüberwachtem Lernframework für visuelle Darstellungen und baut auf den Ideen von DINO und DINOv2 auf. Es führt das Paradigma des Lernens starker Bilddarstellungen ohne Beschriftungen mithilfe der Lehrer-Schüler-Destillation fort, führt jedoch ein vereinfachtes und skalierbareres Trainingsrezept ein, das über verschiedene Datensätze und Architekturen hinweg gut funktioniert. DINOv3 macht komplexe Augmentationen oder Momentum-Encoder überflüssig und rationalisiert so die Pipeline, während die Feature-Qualität erhalten bleibt oder verbessert wird. Das Modell unterstützt mehrere Backbone-Architekturen, einschließlich Vision Transformers (ViT), und kann höhere Bildauflösungen mit verbesserter Stabilität während des Trainings verarbeiten. Die erlernten Einbettungen lassen sich ohne Feinabstimmung robust über Aufgaben wie Klassifizierung, Abruf und Segmentierung generalisieren und zeigen eine hochmoderne Übertragungsleistung unter selbstüberwachten Modellen.
Eigenschaften
- Vereinfachtes Framework für selbstüberwachtes Lernen mit verbesserter Skalierbarkeit
- Lehrer-Schüler-Destillation ohne gekennzeichnete Daten oder starke Erweiterung
- Unterstützung für mehrere Backbones, einschließlich Vision Transformers
- Stabiles Training mit hoher Auflösung und verteiltes Multi-GPU-Setup
- Hohe Übertragbarkeit auf Klassifizierungs-, Retrieval- und Segmentierungsaufgaben
- Einsatzbereite Skripte für Training, Merkmalsextraktion und Benchmarking
Programmiersprache
Python
Kategorien
Diese Anwendung kann auch von https://sourceforge.net/projects/dinov3.mirror/ heruntergeladen werden. Sie wurde in OnWorks gehostet, um sie auf einfachste Weise online von einem unserer kostenlosen Betriebssysteme aus ausführen zu können.
