これはHieraというLinuxアプリで、最新リリースはv0.1.4_CodeLicenseisnowApache2.0!sourcecode.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OnWorksでオンラインで実行できます。
Hiera というアプリを OnWorks で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：
ヒエラ
説明：
Hieraは、画像および動画認識タスク全体で高速、シンプル、かつ強力に設計された階層型ビジョントランスフォーマーです。その核となるアイデアは、最小限のアーキテクチャ的な「ベルとホイッスル」セットを備えたシンプルな階層的アテンションを使用することで、競争力のある、あるいは優れた精度を達成しながら、推論を著しく高速化し、多くの場合、トレーニングも高速化することです。リポジトリには、インストールオプション（ソースまたはTorch Hubから）、事前トレーニング済みのチェックポイントを含むモデルズー、標準ベンチマークでの評価と微調整のためのコードが用意されています。ドキュメントでは、モデルの重みには個別のライセンスがある場合があり、コードは研究と下流のタスクの両方のための実用的な実験を対象としていることが強調されています。コミュニティの議論では、データセットの事前トレーニング、他のフレームワークへの統合、関連する実装との比較などのトピックが取り上げられています。セキュリティと貢献に関するガイドラインはMetaのオープンソースプラクティスに準拠しており、コミュニティ全体で継続的な関心と利用が見られます。
オプション
- 階層的アテンショントランスフォーマーアーキテクチャ
- 高い精度を備えた高スループット推論
- すぐに使えるチェックポイントを備えたモデル動物園
- 一般的なベンチマークのためのトレーニングおよび微調整スクリプト
- Torch Hubとソースのインストールパス
- 活発なコミュニティの議論と問題追跡
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/hiera.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。