Esta es la aplicación para Linux llamada ClassyVision, cuya última versión se puede descargar como v0.7.0sourcecode.tar.gz. Se puede ejecutar en línea en el proveedor de alojamiento gratuito OnWorks para estaciones de trabajo.
Descargue y ejecute en línea esta aplicación llamada ClassyVision con OnWorks de forma gratuita.
Siga estas instrucciones para ejecutar esta aplicación:
- 1. Descargue esta aplicación en su PC.
- 2. Ingrese en nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 3. Cargue esta aplicación en dicho administrador de archivos.
- 4. Inicie el emulador en línea OnWorks Linux o Windows en línea o el emulador en línea MACOS desde este sitio web.
- 5. Desde el SO OnWorks Linux que acaba de iniciar, vaya a nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 6. Descarga la aplicación, instálala y ejecútala.
SCREENSHOTS
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Visión con clase
DESCRIPCIÓN
Classy Vision es un framework basado en PyTorch, diseñado para el entrenamiento y la implementación a gran escala de modelos de clasificación de imágenes y vídeos de vanguardia. Desarrollado por Facebook Research, funciona como un sistema integral que simplifica el proceso de entrenamiento a escala, reduciendo la redundancia y la fricción al pasar de la investigación a la producción. A diferencia de las bibliotecas de visión artificial tradicionales, que se centran exclusivamente en componentes modulares, Classy Vision proporciona un framework completo y unificado, con entrenamiento distribuido, experimentos reproducibles y herramientas de configuración flexibles. Ofrece alto rendimiento y escalabilidad, capaz de entrenar modelos como ResNet-50 en ImageNet en cuestión de minutos, a la vez que permanece accesible tanto para investigadores como para ingenieros de producción. La biblioteca se integra a la perfección con PyTorch Hub para facilitar el acceso a los modelos preentrenados y admite el entrenamiento elástico mediante PyTorch Elastic, lo que garantiza la robustez del entrenamiento distribuido ante cambios en los recursos del clúster o fallos de hardware.
Caracteristicas
- Marco PyTorch de extremo a extremo para la clasificación de imágenes y vídeos a gran escala
- Diseño modular para una instalación rápida, una configuración flexible y una fácil personalización.
- Entrenamiento distribuido de alto rendimiento con eficiencia de escalamiento demostrada
- Integración perfecta de PyTorch Hub para acceder a modelos entrenados previamente y realizar ajustes.
- Soporte de entrenamiento elástico con PyTorch Elastic para entrenamiento adaptable a los recursos
- Integración de AWS para experimentos a gran escala y una transición fluida de la investigación a la producción
Lenguaje de programación
JavaScript, Pitón
Categorías
Esta aplicación también se puede descargar desde https://sourceforge.net/projects/classyvision.mirror/. Está alojada en OnWorks para facilitar su ejecución en línea desde uno de nuestros sistemas operativos gratuitos.
