これはTimeSformerという名前のWindowsアプリで、最新リリースはTimeSformersourcecode.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 で TimeSformer 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：
タイムスフォーマー
説明：
TimeSformer は、標準的な注意メカニズムを時空間的な注意へと拡張した、ビデオ向けのビジョントランスフォーマーアーキテクチャです。このモデルは、空間次元と時間次元に沿って注意を交互に切り替え（または分割注意のようなバリアントを設計）、ビデオ内の外観と動きの両方の手がかりを捉えることができます。注意はフレーム全体でグローバルであるため、TimeSformer は局所的な近傍だけでなく、長い時間範囲にわたる依存関係を推論できます。PyTorch の公式実装では、ビデオデータセットの評価や微調整を容易にする設定、事前学習済みモデル、トレーニングスクリプトが提供されています。TimeSformer は、畳み込みバックボーンを持たない純粋なトランスフォーマーアーキテクチャがビデオ分類タスクで優れたパフォーマンスを発揮できることを示しました。柔軟な注意設計により、さまざまな要素（空間要素、時間要素、結合要素など）を試して、コンピューティング、メモリ、精度のバランスを取ることができます。
オプション
- ビデオモデリングのための時空間トランスフォーマーアテンション
- バリエーション：分割空間/時間注意と共同注意スキーマ
- 事前学習済みの重みとスクリプトを備えた PyTorch リファレンス実装
- 長期的な時間的依存関係をグローバルに推論する能力
- パッチサイズ、フレーム、埋め込み寸法、ヘッドカウントの設定可能なパラメータ
- ビデオ分類および認識ベンチマーク全体の微調整をサポート
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/timesformer.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。