यह टाइमस्फॉर्मर नाम का एक विंडोज़ ऐप है जिसका नवीनतम संस्करण TimeSformersourcecode.tar.gz के रूप में डाउनलोड किया जा सकता है। इसे वर्कस्टेशन के लिए मुफ़्त होस्टिंग प्रदाता OnWorks पर ऑनलाइन चलाया जा सकता है।
टाइमस्फॉर्मर नामक इस ऐप को ऑनवर्क्स के साथ मुफ्त में डाउनलोड करें और ऑनलाइन चलाएं।
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:
टाइमस्फॉर्मर
विवरण:
टाइमस्फ़ॉर्मर वीडियो के लिए एक विज़न ट्रांसफ़ॉर्मर आर्किटेक्चर है जो मानक ध्यान तंत्र को स्थानिक-कालिक ध्यान में विस्तारित करता है। यह मॉडल स्थानिक और लौकिक आयामों के साथ ध्यान को वैकल्पिक करता है (या विभाजित ध्यान जैसे वेरिएंट डिज़ाइन करता है) ताकि यह वीडियो में उपस्थिति और गति दोनों संकेतों को पकड़ सके। चूँकि ध्यान फ़्रेमों में वैश्विक होता है, टाइमस्फ़ॉर्मर केवल स्थानीय पड़ोस ही नहीं, बल्कि लंबी समयावधियों में निर्भरताओं के बारे में तर्क कर सकता है। PyTorch में आधिकारिक कार्यान्वयन कॉन्फ़िगरेशन, पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल और प्रशिक्षण स्क्रिप्ट प्रदान करता है जो वीडियो डेटासेट पर मूल्यांकन या फ़ाइन-ट्यूनिंग को सरल बनाते हैं। टाइमस्फ़ॉर्मर ने यह दिखाने में प्रभावशाली भूमिका निभाई कि शुद्ध ट्रांसफ़ॉर्मर आर्किटेक्चर—बिना कन्वोल्यूशनल बैकबोन के—वीडियो वर्गीकरण कार्यों पर मज़बूत प्रदर्शन कर सकते हैं। इसका लचीला ध्यान डिज़ाइन गणना, मेमोरी और सटीकता को संतुलित करने के लिए विभिन्न फैक्टरिंग (स्थानिक-तब-लौकिक, संयुक्त, आदि) के साथ प्रयोग करने की अनुमति देता है।
विशेषताएं
- वीडियो मॉडलिंग के लिए स्थानिक-कालिक ट्रांसफार्मर ध्यान
- प्रकार: विभाजित स्थानिक/कालिक ध्यान और संयुक्त ध्यान स्कीमा
- पूर्व-प्रशिक्षित भार और स्क्रिप्ट के साथ PyTorch संदर्भ कार्यान्वयन
- वैश्विक स्तर पर दीर्घकालिक लौकिक निर्भरताओं के बारे में तर्क करने की क्षमता
- पैच आकार, फ़्रेम, एम्बेडिंग आयाम और हेड काउंट के लिए कॉन्फ़िगर करने योग्य पैरामीटर
- वीडियो वर्गीकरण और पहचान मानकों में फ़ाइन-ट्यूनिंग के लिए समर्थन
प्रोग्रामिंग भाषा
अजगर
श्रेणियाँ
यह एक ऐसा एप्लिकेशन है जिसे https://sourceforge.net/projects/timesformer.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।