This is the Windows app named ConvNeXt whose latest release can be downloaded as ConvNeXtsourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
ConvNeXt नामक इस ऐप को OnWorks के साथ निःशुल्क डाउनलोड करें और ऑनलाइन चलाएँ।
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:
रूपांतरण
विवरण:
ConvNeXt एक आधुनिक कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) आर्किटेक्चर है जिसे CNN की सरलता और दक्षता को बनाए रखते हुए सटीकता और मापनीयता में विज़न ट्रांसफ़ॉर्मर्स (ViTs) को टक्कर देने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह ट्रांसफ़ॉर्मर डिज़ाइन रुझानों—बड़े कर्नेल आकार, इनवर्टेड बॉटलनेक, लेयर नॉर्मलाइज़ेशन और GELU एक्टिवेशन—के लेंस के माध्यम से क्लासिक ResNet-शैली के बैकबोन को फिर से देखता है ताकि कन्वोल्यूशन और अटेंशन-आधारित मॉडल के बीच प्रदर्शन के अंतर को पाटा जा सके। ConvNeXt की स्वच्छ, पदानुक्रमित संरचना इसे दृश्य पहचान कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला में प्रीट्रेनिंग और फ़ाइन-ट्यूनिंग, दोनों के लिए कुशल बनाती है। यह इमेजनेट और डाउनस्ट्रीम डेटासेट पर प्रतिस्पर्धी या बेहतर परिणाम प्राप्त करता है, जबकि ट्रांसफ़ॉर्मर्स की तुलना में इसे तैनात और प्रशिक्षित करना आसान है। यह रिपॉजिटरी प्रीट्रेन्ड मॉडल, प्रशिक्षण रेसिपी और एब्लेशन अध्ययन प्रदान करती है जो दर्शाती है कि कैसे वृद्धिशील डिज़ाइन विकल्प सामूहिक रूप से अत्याधुनिक प्रदर्शन प्रदान करते हैं।
विशेषताएं
- विज़न ट्रांसफ़ॉर्मर डिज़ाइन सिद्धांतों से प्रेरित आधुनिक CNN आर्किटेक्चर
- उन्नत प्रतिनिधित्व के लिए बड़े कर्नेल कनवल्शन और उल्टे बॉटलनेक ब्लॉक
- बेहतर स्थिरता और सटीकता के लिए परत सामान्यीकरण और GELU सक्रियण
- मॉडल आकारों में मजबूत स्केलिंग गुणों के साथ पदानुक्रमित संरचना
- इमेजनेट और डाउनस्ट्रीम कार्यों के लिए पूर्व-प्रशिक्षित चेकपॉइंट और प्रशिक्षण विधियां
- मौजूदा CNN-आधारित प्रणालियों के साथ कुशल परिनियोजन और संगतता
प्रोग्रामिंग भाषा
अजगर
श्रेणियाँ
यह एक ऐसा एप्लिकेशन है जिसे https://sourceforge.net/projects/convnext.mirror/ से भी प्राप्त किया जा सकता है। इसे हमारे किसी भी निःशुल्क ऑपरेटिव सिस्टम से सबसे आसान तरीके से ऑनलाइन चलाने के लिए OnWorks में होस्ट किया गया है।