This is the Windows app named ConvNeXt V2 whose latest release can be downloaded as ConvNeXt-V2sourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Download and run online this app named ConvNeXt V2 with OnWorks for free.
इस ऐप को चलाने के लिए इन निर्देशों का पालन करें:
- 1. इस एप्लिकेशन को अपने पीसी में डाउनलोड करें।
- 2. हमारे फ़ाइल प्रबंधक में https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस उपयोगकर्ता नाम के साथ दर्ज करें जो आप चाहते हैं।
- 3. इस एप्लिकेशन को ऐसे फाइल मैनेजर में अपलोड करें।
- 4. इस वेबसाइट से कोई भी ओएस ऑनवर्क्स ऑनलाइन एमुलेटर शुरू करें, लेकिन बेहतर विंडोज ऑनलाइन एमुलेटर।
- 5. ऑनवर्क्स विंडोज ओएस से आपने अभी शुरुआत की है, हमारे फाइल मैनेजर को https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस यूजरनेम के साथ जाएं जो आप चाहते हैं।
- 6. एप्लिकेशन डाउनलोड करें और इसे इंस्टॉल करें।
- 7. अपने Linux वितरण सॉफ़्टवेयर रिपॉजिटरी से वाइन डाउनलोड करें। एक बार इंस्टॉल हो जाने पर, आप ऐप को वाइन के साथ चलाने के लिए डबल-क्लिक कर सकते हैं। आप PlayOnLinux को भी आज़मा सकते हैं, जो वाइन पर एक फैंसी इंटरफ़ेस है जो आपको लोकप्रिय विंडोज़ प्रोग्राम और गेम इंस्टॉल करने में मदद करेगा।
वाइन लिनक्स पर विंडोज सॉफ्टवेयर चलाने का एक तरीका है, लेकिन विंडोज की आवश्यकता नहीं है। वाइन एक ओपन-सोर्स विंडोज संगतता परत है जो किसी भी लिनक्स डेस्कटॉप पर सीधे विंडोज प्रोग्राम चला सकती है। अनिवार्य रूप से, वाइन खरोंच से पर्याप्त विंडोज़ को फिर से लागू करने की कोशिश कर रहा है ताकि वह उन सभी विंडोज़ अनुप्रयोगों को वास्तव में विंडोज़ की आवश्यकता के बिना चला सके।
स्क्रीनशॉट
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ConvNeXt V2
वर्णन
ConvNeXt V2 is an evolution of the ConvNeXt architecture that co-designs convolutional networks alongside self-supervised learning. The V2 version introduces a fully convolutional masked autoencoder (FCMAE) framework where parts of the image are masked and the network reconstructs the missing content, marrying convolutional inductive bias with powerful pretraining. A key innovation is a new Global Response Normalization (GRN) layer added to the ConvNeXt backbone, which enhances feature competition across channels. The result is a convnet that competes strongly with transformer architectures on recognition benchmarks while being efficient and hardware-friendly. The repository provides official PyTorch implementations for multiple model sizes (Atto, Femto, Pico, up through Huge), conversion from JAX weights, code for pretraining/fine-tuning, and pretrained checkpoints. It supports both self-supervised pretraining and supervised fine-tuning.
विशेषताएं
- Fully convolutional masked autoencoder pretraining (FCMAE)
- Global Response Normalization (GRN) to improve channel competition
- Multiple model sizes (Atto, Femto, Pico, Tiny, Base, Large, Huge)
- Support for self-supervised and supervised learning pipelines
- Pretrained checkpoints (converted from JAX) and PyTorch implementation
- Training/fine-tuning utilities and code for both pretrain and eval
प्रोग्रामिंग भाषा
अजगर
श्रेणियाँ
This is an application that can also be fetched from https://sourceforge.net/projects/convnext-v2.mirror/. It has been hosted in OnWorks in order to be run online in an easiest way from one of our free Operative Systems.
