これはvJEPA-2というWindowsアプリで、最新リリースはvjepa2sourcecode.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、vJEPA-2 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：
vJEPA-2
説明：
VJEPA2は、i-JEPAの「表現空間における予測」という考え方を時間領域に拡張した、次世代のビデオ向け自己教師学習フレームワークです。ピクセルを再構築する代わりに、コンテキストエンコーダーとゆっくりと更新されるターゲットエンコーダーを用いて、マスクされた時空間領域の欠落した高レベル埋め込みを予測します。この目標は、ピクセルレベルの損失が招く可能性のある近道をすることなく、モデルがセマンティクス、モーション、長距離構造を学習することを促します。このアーキテクチャはスケーラビリティを考慮して設計されており、時空間ViTバックボーン、柔軟なマスキングスケジュール、効率的なサンプリングにより、安定性を維持しながら長いクリップでトレーニングできます。トレーニングされた表現は、多くの場合、単純な線形プローブや軽い微調整で、アクション認識、時間的ローカリゼーション、ビデオ検索などの下流タスクに適切に転送されます。リポジトリには通常、エンドツーエンドのレシピ（データパイプライン、拡張ポリシー、トレーニングスクリプト、評価ハーネス）が含まれています。
オプション
- マスクされた時空領域の埋め込み空間における予測学習
- 安定した自己教師あり学習のためのコンテキストおよびEMAターゲットエンコーダ
- スケーラブルなマスキング戦略を備えた時空間ViTバックボーン
- 標準ビデオベンチマークにおける線形プローブによる強力な転送
- ピクセル再構成や負のペアを使用しない効率的なトレーニング
- 迅速な再現のためのターンキーデータパイプラインと評価スクリプト
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/vjepa-2.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。