Esta es la aplicación para Linux DeiT (Transformadores de Imágenes con Eficiencia de Datos), cuya última versión se puede descargar como deitsourcecode.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 DeiT (Data-efficient Image Transformers) 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.
CAPTURAS DE PANTALLA:
DeiT (Transformadores de imágenes con eficiencia de datos)
DESCRIPCIÓN:
DeiT (Transformadores de Imagen con Eficiencia de Datos) demuestra que los Transformadores de Visión pueden entrenarse competitivamente en ImageNet-1k sin datos externos mediante el uso de potentes recetas de entrenamiento y la destilación de conocimiento. Su idea clave reside en una estrategia de destilación especializada, que incluye un "token de destilación" aprendible, que permite a un transformador aprender eficazmente de una CNN o un instructor de transformadores en conjuntos de datos de escala modesta. El proyecto proporciona variantes compactas de ViT (Tiny/Small/Base) que logran excelentes equilibrios entre precisión y rendimiento, lo que hace que los transformadores sean prácticos más allá de regímenes de preentrenamiento masivos. El entrenamiento implica aumentos, regularización y programas de optimización cuidadosamente ajustados para estabilizar el aprendizaje y mejorar la eficiencia de la muestra. El repositorio ofrece puntos de control preentrenados, scripts de referencia y estudios de ablación que aclaran los componentes más importantes para el entrenamiento de ViT con eficiencia de datos.
Caracteristicas
- Entrenamiento ViT eficiente en datos que funciona en ImageNet-1k desde cero
- Destilación de conocimiento con un token de destilación dedicado
- Modelo de zoológico compacto (pequeño/pequeño/base) con un gran equilibrio entre precisión y velocidad
- Recetas de entrenamiento claras con aumentos y programas de regularización
- Puntos de control preentrenados y scripts de referencia reproducibles
- Ablaciones y directrices para adaptar DeiT a nuevos conjuntos de datos y tareas
Lenguaje de programación
Python
Categorías
Esta aplicación también se puede obtener de https://sourceforge.net/projects/deit-data-img-trans.mirror/. Está alojada en OnWorks para facilitar su ejecución en línea desde uno de nuestros sistemas operativos gratuitos.