This is the Linux app named TimeSformer whose latest release can be downloaded as TimeSformersourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
TimeSformer with OnWorks라는 앱을 무료로 다운로드하여 온라인에서 실행해보세요.
이 앱을 실행하려면 다음 지침을 따르세요.
- 1. 이 애플리케이션을 PC에 다운로드했습니다.
- 2. 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX에 원하는 사용자 이름을 입력합니다.
- 3. 이러한 파일 관리자에서 이 응용 프로그램을 업로드합니다.
- 4. 이 웹사이트에서 OnWorks Linux 온라인 또는 Windows 온라인 에뮬레이터 또는 MACOS 온라인 에뮬레이터를 시작합니다.
- 5. 방금 시작한 OnWorks Linux OS에서 원하는 사용자 이름으로 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX로 이동합니다.
- 6. 응용 프로그램을 다운로드하여 설치하고 실행합니다.
스크린 샷
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타임포머
기술
TimeSformer는 표준 어텐션 메커니즘을 시공간 어텐션으로 확장하는 비디오용 비전 트랜스포머 아키텍처입니다. 이 모델은 시공간 차원에 따라 어텐션을 번갈아 가며 적용하거나 (또는 분할 어텐션과 같은 변형을 설계하여) 비디오의 외형과 동작 신호를 모두 포착할 수 있습니다. 어텐션은 프레임 전체에 걸쳐 전역적으로 적용되므로, TimeSformer는 지역적 이웃(neighborhood)뿐만 아니라 장기 시간 범위에 걸친 종속성에 대해서도 추론할 수 있습니다. PyTorch의 공식 구현은 비디오 데이터셋을 평가하거나 미세 조정하기 쉬운 구성, 사전 학습된 모델 및 학습 스크립트를 제공합니다. TimeSformer는 합성곱 백본이 없는 순수 트랜스포머 아키텍처가 비디오 분류 작업에서 강력한 성능을 발휘할 수 있음을 보여주는 데 중요한 역할을 했습니다. 유연한 어텐션 설계 덕분에 공간-시간, 조인트 등 다양한 인수분해를 실험하여 컴퓨팅, 메모리, 정확도를 균형 있게 조절할 수 있습니다.
기능
- 비디오 모델링을 위한 시공간 변환기 주의
- 변형: 분할된 공간/시간 주의 및 공동 주의 스키마
- 사전 학습된 가중치와 스크립트를 사용한 PyTorch 참조 구현
- 전역적으로 장거리 시간 종속성에 대해 추론하는 능력
- 패치 크기, 프레임, 임베딩 차원 및 인원 수에 대한 구성 가능한 매개변수
- 비디오 분류 및 인식 벤치마크 전반에 걸친 미세 조정 지원
프로그래밍 언어
Python
카테고리
이 애플리케이션은 https://sourceforge.net/projects/timesformer.mirror/에서도 다운로드할 수 있습니다. OnWorks에 호스팅되어 무료 운영 체제 중 하나에서 가장 쉽게 온라인에서 실행할 수 있도록 설계되었습니다.