vJEPA-2라는 이름의 Linux 앱으로, 최신 릴리스는 vjepa2sourcecode.tar.gz 파일로 다운로드할 수 있습니다. 워크스테이션용 무료 호스팅 제공업체인 OnWorks에서 온라인으로 실행할 수 있습니다.
vJEPA-2라는 이름의 이 앱을 OnWorks에서 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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vJEPA-2
기술
VJEPA2는 i-JEPA의 "표현 공간에서 예측" 개념을 시간 영역으로 확장한 차세대 비디오용 자기 지도 학습 프레임워크입니다. 픽셀을 재구성하는 대신, 컨텍스트 인코더와 느리게 업데이트되는 타겟 인코더를 사용하여 마스크된 시공간 영역의 누락된 고수준 임베딩을 예측합니다. 이 목표는 픽셀 수준의 손실로 인해 발생할 수 있는 지름길 없이 모델이 의미론, 동작 및 장거리 구조를 학습하도록 지원합니다. 이 아키텍처는 확장성을 고려하여 설계되었습니다. 시공간 ViT 백본, 유연한 마스킹 스케줄, 효율적인 샘플링을 통해 안정성을 유지하면서 긴 클립을 학습할 수 있습니다. 학습된 표현은 동작 인식, 시간적 위치 추정, 비디오 검색과 같은 후속 작업으로 잘 전이되며, 간단한 선형 프로브 또는 가벼운 미세 조정을 통해 수행되는 경우가 많습니다. 저장소에는 일반적으로 데이터 파이프라인, 증강 정책, 학습 스크립트 및 평가 도구와 같은 엔드 투 엔드 레시피가 포함됩니다.
기능
- 마스크된 시공간 영역에 대한 임베딩 공간에서의 예측 학습
- 안정적인 자체 감독 학습을 위한 컨텍스트 및 EMA 타겟 인코더
- 확장 가능한 마스킹 전략을 갖춘 시공간적 ViT 백본
- 표준 비디오 벤치마크에서 선형 프로브를 사용한 강력한 전송
- 픽셀 재구성이나 음수 쌍 없이 효율적인 학습
- 신속한 재생산을 위한 턴키 데이터 파이프라인 및 평가 스크립트
프로그래밍 언어
Python
카테고리
이 애플리케이션은 https://sourceforge.net/projects/vjepa-2.mirror/에서도 다운로드할 수 있습니다. OnWorks에 호스팅되어 무료 운영 체제 중 하나에서 가장 쉽게 온라인에서 실행할 수 있습니다.
