これはDINOv3というWindowsアプリで、最新リリースはdinov3sourcecode.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、DINOv3 というこの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OSOnWorksオンラインエミュレーターを起動しますが、Windowsオンラインエミュレーターの方が優れています。
-5。起動したばかりのOnWorksWindows 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てインストールします。
-7.LinuxディストリビューションソフトウェアリポジトリからWineをダウンロードします。 インストールしたら、アプリをダブルクリックして、Wineで実行できます。 また、人気のあるWindowsプログラムやゲームのインストールに役立つWine上の豪華なインターフェイスであるPlayOnLinuxを試すこともできます。
WineはLinux上でWindowsソフトウェアを実行する方法ですが、Windowsは必要ありません。 Wineは、任意のLinuxデスクトップでWindowsプログラムを直接実行できるオープンソースのWindows互換性レイヤーです。 基本的に、Wineは、実際にWindowsを必要とせずに、これらすべてのWindowsアプリケーションを実行できるように、十分な数のWindowsを最初から再実装しようとしています。
スクリーンショットは
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DINOv3
DESCRIPTION
DINOv3は、Metaの自己教師あり視覚表現学習フレームワークの第3世代であり、DINOとDINOv2のアイデアに基づいています。教師-生徒蒸留を用いてラベルなしで強力な画像表現を学習するというパラダイムを継承しつつ、データセットやアーキテクチャを問わず優れたパフォーマンスを発揮する、より簡素化されスケーラブルなトレーニングレシピを導入しています。DINOv3は複雑な拡張やモメンタムエンコーダの必要性を排除し、特徴量の品質を維持または向上させながらパイプラインを合理化します。このモデルは、Vision Transformers（ViT）を含む複数のバックボーンアーキテクチャをサポートし、トレーニング中の安定性を向上させ、より大きな画像解像度を処理できます。学習された埋め込みは、分類、検索、セグメンテーションなどのタスク全体にわたって微調整なしで堅牢に一般化され、自己教師ありモデル間の転送性能において最先端の性能を発揮します。
オプション
- スケーラビリティが向上した簡素化された自己教師学習フレームワーク
- ラベル付きデータや過度な拡張なしの教師と生徒の蒸留
- Vision Transformersを含む複数のバックボーンのサポート
- 安定した高解像度のトレーニングと分散マルチGPUセットアップ
- 分類、検索、セグメンテーションタスクへの高い移転可能性
- トレーニング、特徴抽出、ベンチマークにすぐに使えるスクリプト
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/dinov3.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。
