This is the Windows app named DeiT (Data-efficient Image Transformers) whose latest release can be downloaded as deitsourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
OnWorks에서 DeiT(Data-efficient Image Transformers)라는 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 모든 OS OnWorks 온라인 에뮬레이터를 시작하지만 더 나은 Windows 온라인 에뮬레이터를 시작합니다.
- 5. 방금 시작한 OnWorks Windows OS에서 원하는 사용자 이름으로 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX로 이동합니다.
- 6. 애플리케이션을 다운로드하여 설치합니다.
- 7. Linux 배포 소프트웨어 저장소에서 Wine을 다운로드합니다. 설치가 완료되면 앱을 두 번 클릭하여 Wine과 함께 실행할 수 있습니다. 인기 있는 Windows 프로그램 및 게임을 설치하는 데 도움이 되는 Wine을 통한 멋진 인터페이스인 PlayOnLinux를 사용해 볼 수도 있습니다.
Wine은 Linux에서 Windows 소프트웨어를 실행하는 방법이지만 Windows가 필요하지 않습니다. Wine은 모든 Linux 데스크탑에서 직접 Windows 프로그램을 실행할 수 있는 오픈 소스 Windows 호환성 계층입니다. 본질적으로 Wine은 Windows가 필요하지 않고 모든 Windows 응용 프로그램을 실행할 수 있도록 Windows를 처음부터 충분히 다시 구현하려고 합니다.
스크린 샷
Ad
DeiT(데이터 효율적 이미지 변환기)
기술
DeiT(Data-efficient Image Transformers)는 강력한 학습 레시피와 지식 증류(knowledge distillation)를 사용하여 외부 데이터 없이도 ImageNet-1k에서 Vision Transformer를 경쟁력 있게 학습할 수 있음을 보여줍니다. 핵심 아이디어는 학습 가능한 "증류 토큰"을 포함하는 특수 증류 전략으로, 이를 통해 변환기는 소규모 데이터셋에서 CNN 또는 변환기 교사로부터 효과적으로 학습할 수 있습니다. 이 프로젝트는 뛰어난 정확도-처리량 균형을 달성하는 소형 ViT 변형(Tiny/Small/Base)을 제공하여 대규모 사전 학습 체계를 넘어 변환기를 실용적으로 구현합니다. 학습에는 학습을 안정화하고 샘플 효율성을 향상시키기 위해 신중하게 조정된 증강, 정규화 및 최적화 일정이 포함됩니다. 저장소는 사전 학습된 체크포인트, 참조 스크립트 및 절제 연구를 제공하여 데이터 효율적인 ViT 학습에 가장 중요한 요소를 명확히 보여줍니다.
기능
- ImageNet-1k를 처음부터 사용하는 데이터 효율적인 ViT 학습
- 전용 증류 토큰을 사용한 지식 증류
- 강력한 정확도와 속도 균형을 갖춘 컴팩트 모델 동물원(Tiny/Small/Base)
- 증강 및 정규화 일정을 포함한 명확한 훈련 레시피
- 사전 훈련된 체크포인트 및 재현 가능한 참조 스크립트
- 새로운 데이터 세트와 작업에 DeiT를 적용하기 위한 절제 및 지침
프로그래밍 언어
Python
카테고리
이 애플리케이션은 https://sourceforge.net/projects/deit-data-img-trans.mirror/에서도 다운로드할 수 있습니다. OnWorks에 호스팅되어 무료 운영 시스템 중 하나에서 가장 쉽게 온라인에서 실행할 수 있도록 설계되었습니다.
