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.
הורד והפעל אונליין את האפליקציה הזו בשם ConvNeXt עם OnWorks בחינם.
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
תיאור:
ConvNeXt היא ארכיטקטורת רשת נוירונים קונבולוציונית (CNN) מודרנית שנועדה להתחרות ב-Vision Transformers (ViTs) בדיוק ובמדרגיות, תוך שמירה על הפשטות והיעילות של CNNs. היא בוחנת מחדש את עמוד השדרה הקלאסי בסגנון ResNet דרך עדשת מגמות עיצוב טרנספורמרים - גדלי ליבה גדולים, צווארי בקבוק הפוכים, נרמול שכבות והפעלות GELU - כדי לגשר על פער הביצועים בין קונבולציות למודלים מבוססי קשב. המבנה הנקי וההיררכי של ConvNeXt הופך אותה ליעילה הן לאימון מקדים והן לכוונון עדין במגוון רחב של משימות זיהוי חזותי. היא משיגה תוצאות תחרותיות או מעולות על מערכי נתונים של ImageNet ומורד הזרם, תוך שהיא קלה יותר לפריסה ולאימון מאשר טרנספורמרים. המאגר מספק מודלים מאומנים מראש, מתכוני אימון ומחקרי אבלציה המדגימים כיצד בחירות עיצוב מצטברות מניבות יחד ביצועים חדישים.
תכונות
- ארכיטקטורת CNN מודרנית בהשראת עקרונות העיצוב של Vision Transformer
- קונבולוציות ליבה גדולות ובלוקים הפוכים של צווארי בקבוק לייצוג משופר
- נורמליזציה של שכבות והפעלת GELU לשיפור היציבות והדיוק
- מבנה היררכי עם תכונות קנה מידה חזקות על פני גדלי מודל
- נקודות ביקורת מאומנות מראש ומתכוני אימון עבור ImageNet ומשימות במורד הזרם
- פריסה יעילה ותאימות עם מערכות קיימות מבוססות CNN
שפת תכנות
פיתון
כל הקטגוריות
זוהי אפליקציה שניתן להוריד גם מאתר https://sourceforge.net/projects/convnext.mirror/. היא אוחסנה ב-OnWorks על מנת שניתן יהיה להפעיל אותה באופן מקוון בצורה הקלה ביותר מאחת ממערכות ההפעלה החינמיות שלנו.