This is the Linux app named iJEPA whose latest release can be downloaded as ijepasourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Téléchargez et exécutez en ligne cette application nommée iJEPA avec OnWorks gratuitement.
Suivez ces instructions pour exécuter cette application :
- 1. Téléchargé cette application sur votre PC.
- 2. Entrez dans notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous voulez.
- 3. Téléchargez cette application dans ce gestionnaire de fichiers.
- 4. Démarrez l'émulateur en ligne OnWorks Linux ou Windows en ligne ou l'émulateur en ligne MACOS à partir de ce site Web.
- 5. Depuis le système d'exploitation OnWorks Linux que vous venez de démarrer, accédez à notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous souhaitez.
- 6. Téléchargez l'application, installez-la et exécutez-la.
CAPTURES D'ÉCRAN
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iJEPA
DESCRIPTION
i-JEPA (Image Joint-Embedding Predictive Architecture) est un framework d'apprentissage auto-supervisé qui prédit les représentations manquantes de haut niveau plutôt que de reconstruire les pixels. Un encodeur contextuel détecte les zones visibles d'une image et prédit les inclusions cibles pour les zones masquées produites par un encodeur cible mis à jour lentement, concentrant l'apprentissage sur la sémantique plutôt que sur la texture. Cet objectif évite les pertes de pixels génératrices et les échantillonnages négatifs importants, produisant des caractéristiques fortement transférables avec des sondes linéaires et un réglage fin minimal. La conception s'adapte naturellement aux structures de Vision Transformer et aux stratégies de masquage flexibles, et l'apprentissage est stable pour les lots volumineux. Les prédictions d'i-JEPA sont réalisées dans l'espace d'inclusion, ce qui est efficace en termes de calcul et mieux adapté aux tâches de discrimination en aval. Le référentiel fournit des recettes d'apprentissage, des pipelines de données et du code d'évaluation qui précisent les modèles de masquage et les choix architecturaux les plus importants.
Fonctionnement
- Apprentissage prédictif dans l'espace de représentation, pas dans l'espace des pixels
- Encodeurs de contexte et de cible avec mises à jour EMA pour une formation stable
- Transfert puissant avec des sondes linéaires simples et un réglage fin à faible débit
- S'adapte parfaitement aux dorsales ViT et à diverses stratégies de masquage
- Objectif efficace sans négatifs ni décodeurs au niveau des pixels
- Recettes de formation et d'évaluation reproductibles avec points de contrôle
Langage de programmation
Python
Catégories
Cette application peut également être téléchargée depuis https://sourceforge.net/projects/ijepa.mirror/. Elle est hébergée sur OnWorks afin de pouvoir être exécutée en ligne plus facilement depuis l'un de nos systèmes d'exploitation gratuits.
