Si tratta dell'app Linux DeiT (Data-efficient Image Transformers), la cui ultima versione può essere scaricata come deitsourcecode.tar.gz. Può essere eseguita online sul provider di hosting gratuito OnWorks per workstation.
Scarica ed esegui online gratuitamente questa app chiamata DeiT (Data-efficient Image Transformers) con OnWorks.
Segui queste istruzioni per eseguire questa app:
- 1. Scaricata questa applicazione sul tuo PC.
- 2. Entra nel nostro file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con il nome utente che desideri.
- 3. Carica questa applicazione in tale file manager.
- 4. Avviare l'emulatore online OnWorks Linux o Windows online o l'emulatore online MACOS da questo sito Web.
- 5. Dal sistema operativo OnWorks Linux che hai appena avviato, vai al nostro file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con il nome utente che desideri.
- 6. Scarica l'applicazione, installala ed eseguila.
IMMAGINI:
DeiT (Trasformatori di immagini efficienti in termini di dati)
DESCRIZIONE:
DeiT (Data-efficient Image Transformers) dimostra che i trasformatori di visione possono essere addestrati in modo competitivo su ImageNet-1k senza dati esterni, utilizzando solide ricette di addestramento e distillazione della conoscenza. L'idea chiave è una strategia di distillazione specializzata, che include un "token di distillazione" apprendibile, che consente a un trasformatore di apprendere in modo efficace da una CNN o da un insegnante di trasformatori su set di dati di modesta scala. Il progetto fornisce varianti ViT compatte (Tiny/Small/Base) che raggiungono eccellenti compromessi tra accuratezza e produttività, rendendo i trasformatori pratici anche al di là di regimi di pre-addestramento massivi. L'addestramento prevede incrementi, regolarizzazione e programmi di ottimizzazione attentamente ottimizzati per stabilizzare l'apprendimento e migliorare l'efficienza del campione. Il repository offre checkpoint pre-addestrati, script di riferimento e studi di ablazione che chiariscono quali ingredienti sono più importanti per un addestramento ViT efficiente in termini di dati.
Caratteristiche
- Formazione ViT efficiente in termini di dati che funziona su ImageNet-1k da zero
- Distillazione della conoscenza con un token di distillazione dedicato
- Modello zoo compatto (Tiny/Small/Base) con forte equilibrio precisione-velocità
- Ricette di allenamento chiare con incrementi e programmi di regolarizzazione
- Punti di controllo preaddestrati e script di riferimento riproducibili
- Ablazioni e linee guida per adattare DeiT a nuovi set di dati e attività
Linguaggio di programmazione
Python
Categorie
Questa applicazione può essere scaricata anche da https://sourceforge.net/projects/deit-data-img-trans.mirror/. È ospitata su OnWorks per poter essere eseguita online nel modo più semplice da uno dei nostri sistemi operativi gratuiti.