これはfvcoreという名前のLinuxアプリケーションで、最新リリースはfvcoresourcecode.tar.gzとしてダウンロードできます。ワークステーション向けの無料ホスティングプロバイダーであるOnWorksでオンラインで実行できます。
OnWorks を使用して、fvcore というこのアプリを無料でダウンロードし、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：
fvコア
説明：
fvcore は、Facebook/Meta のコンピュータビジョンコードベース全体で使用されている、パフォーマンス重視の共通コンポーネントを分離する軽量ユーティリティライブラリです。速度と明瞭性を重視して実装された数値および損失レイヤー（例：焦点損失、スムーズL1、IoU/GIoU）に加え、PyTorch モデル構築のための初期化ヘルパーと正規化レイヤーを提供します。共通モジュールには、タイマー、ログ記録、チェックポイント、レジストリパターン、研究コードの定型コードを削減する構成ヘルパーなどがあります。特に注目すべき機能は FLOP とアクティベーションカウントで、任意の PyTorch グラフを分析し、演算子およびモジュールごとのコストを報告して正確なプロファイリングを可能にします。ファイル I/O レイヤー（PathManager）はローカル/リモートストレージを抽象化することで、同じコードでディスク、クラウドバケット、HTTP エンドポイントから読み取ることができます。fvcore は小型で安定しており、十分にテストされているため、Detectron2 や PyTorchVideo などのプロジェクトで、インフラストラクチャの重複を回避し、研究リポジトリを維持するために頻繁にインポートされています。
オプション
- 検出とセグメンテーションでよく使用される高速 PyTorch 損失とレイヤー
- 詳細な計算プロファイリングのためのFLOPおよび活性化分析ツール
- クリーンなトレーニング ループのためのチェックポイント、ログ、タイミング、レジストリ ユーティリティ
- 統一されたローカルおよびリモートのファイル I/O のための PathManager 抽象化
- 重み初期化ヘルパーと正規化ユーティリティ
- 研究プロジェクトに簡単に組み込める小型のモジュール設計
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/fvcore.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。