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.
בצע את ההוראות הבאות כדי להפעיל את האפליקציה הזו:
- 1. הורד את היישום הזה למחשב שלך.
- 2. הזן במנהל הקבצים שלנו https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX עם שם המשתמש שאתה רוצה.
- 3. העלה את היישום הזה במנהל קבצים כזה.
- 4. הפעל כל אמולטור מקוון של OS OnWorks מאתר זה, אך עדיף אמולטור מקוון של Windows.
- 5. ממערכת ההפעלה OnWorks Windows שזה עתה התחלת, עבור אל מנהל הקבצים שלנו https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX עם שם המשתמש הרצוי.
- 6. הורד את האפליקציה והתקן אותה.
- 7. הורד את Wine ממאגרי התוכנה שלך להפצות לינוקס. לאחר ההתקנה, תוכל ללחוץ פעמיים על האפליקציה כדי להפעיל אותם עם Wine. אתה יכול גם לנסות את PlayOnLinux, ממשק מפואר מעל Wine שיעזור לך להתקין תוכניות ומשחקים פופולריים של Windows.
Wine היא דרך להפעיל תוכנת Windows על לינוקס, אך ללא צורך ב-Windows. Wine היא שכבת תאימות של Windows בקוד פתוח שיכולה להריץ תוכניות Windows ישירות על כל שולחן עבודה של לינוקס. בעיקרו של דבר, Wine מנסה להטמיע מחדש מספיק של Windows מאפס כדי שהוא יוכל להריץ את כל יישומי Windows מבלי להזדקק ל-Windows.
צילומי מסך:
ConvNeXt גרסה 2
תיאור:
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.
תכונות
- 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
שפת תכנות
פיתון
כל הקטגוריות
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.