Questa è l'app Linux denominata iJEPA, la cui ultima versione può essere scaricata come ijepasourcecode.tar.gz. Può essere eseguita online sul provider di hosting gratuito OnWorks per workstation.
Scarica ed esegui online gratuitamente questa app denominata iJEPA 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
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iJEPA
DESCRIZIONE
i-JEPA (Image Joint-Embedding Predictive Architecture) è un framework di apprendimento autosupervisionato che prevede rappresentazioni di alto livello mancanti anziché ricostruire i pixel. Un codificatore di contesto vede le regioni visibili di un'immagine e prevede gli embedding dei target per le regioni mascherate prodotte da un codificatore di target aggiornato lentamente, concentrando l'apprendimento sulla semantica anziché sulla texture. Questo obiettivo evita perdite di pixel generative ed evita pesanti campionamenti negativi, producendo feature che si trasferiscono in modo efficace con sonde lineari e una messa a punto minima. Il design si adatta naturalmente alle strutture portanti di Vision Transformer e alle strategie di mascheramento flessibili, e si addestra stabilmente anche con batch di grandi dimensioni. Le previsioni di i-JEPA vengono effettuate nello spazio di embedding, che è computazionalmente efficiente e meglio allineato con le attività di discriminazione a valle. Il repository fornisce ricette di training, pipeline di dati e codice di valutazione che chiariscono quali pattern di mascheramento e scelte architetturali siano più importanti.
Caratteristiche
- Apprendimento predittivo nello spazio di rappresentazione, non nello spazio dei pixel
- Codificatori di contesto e target con aggiornamenti EMA per un addestramento stabile
- Trasferimento potente con sonde lineari semplici e regolazione fine a bassa velocità
- Si adatta in modo pulito con backbone ViT e diverse strategie di mascheramento
- Obiettivo efficiente senza negativi o decodificatori a livello di pixel
- Ricette di formazione e valutazione riproducibili con punti di controllo
Linguaggio di programmazione
Python
Categorie
Questa applicazione può essere scaricata anche da https://sourceforge.net/projects/ijepa.mirror/. È ospitata su OnWorks per poter essere eseguita online nel modo più semplice da uno dei nostri sistemi operativi gratuiti.
