This is the Linux 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.
ConvNeXt V2 with OnWorks というアプリを無料でダウンロードしてオンラインで実行します。
このアプリを実行するには、次の手順に従ってください。
-1。このアプリケーションをPCにダウンロードしました。
--2。ファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXに必要なユーザー名を入力します。
-3。このアプリケーションをそのようなファイルマネージャにアップロードします。
-4。このWebサイトからOnWorksLinuxオンラインまたはWindowsオンラインエミュレーターまたはMACOSオンラインエミュレーターを起動します。
-5。起動したばかりのOnWorksLinux OSから、必要なユーザー名でファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXにアクセスします。
-6。アプリケーションをダウンロードし、インストールして実行します。
スクリーンショットは
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コンブネクスト V2
DESCRIPTION
ConvNeXt V2は、畳み込みネットワークと自己教師学習を協調設計するConvNeXtアーキテクチャの進化版です。V2バージョンでは、画像の一部をマスクし、ネットワークが欠落したコンテンツを再構成する完全畳み込みマスクオートエンコーダ（FCMAE）フレームワークが導入され、畳み込み誘導バイアスと強力な事前学習が融合されています。重要な革新は、ConvNeXtバックボーンに追加された新しいグローバルレスポンス正規化（GRN）レイヤーです。これにより、チャネル間の特徴量競合が強化されます。その結果、効率的でハードウェアフレンドリーでありながら、認識ベンチマークにおいてトランスフォーマーアーキテクチャと強力に競合する畳み込みネットワークが実現しました。リポジトリには、複数のモデルサイズ（Atto、Femto、Pico、最大Huge）の公式PyTorch実装、JAX重みからの変換、事前学習/微調整用コード、事前学習済みチェックポイントが用意されています。自己教師あり事前学習と教師あり微調整の両方をサポートしています。
オプション
- 完全畳み込みマスクオートエンコーダ事前学習（FCMAE）
- チャネル競争を改善するためのグローバルレスポンス正規化（GRN）
- 複数のモデルサイズ（アト、フェムト、ピコ、極小、ベース、大、巨大）
- 自己教師あり学習パイプラインと教師あり学習パイプラインのサポート
- 事前学習済みのチェックポイント（JAXから変換）とPyTorch実装
- 事前トレーニングと評価の両方のためのトレーニング/微調整ユーティリティとコード
プログラミング言語
Python
カテゴリー
このアプリケーションは、https://sourceforge.net/projects/convnext-v2.mirror/ からも入手できます。OnWorks でホストされているため、無料のオペレーティングシステムから最も簡単にオンラインで実行できます。
