This is the Linux app named ConvNeXt V2 whose latest release can be downloaded as ConvNeXt-V2sourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Download and run online this app named ConvNeXt V2 with OnWorks for free.
ഈ ആപ്പ് പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നതിന് ഈ നിർദ്ദേശങ്ങൾ പാലിക്കുക:
- 1. നിങ്ങളുടെ പിസിയിൽ ഈ ആപ്ലിക്കേഷൻ ഡൗൺലോഡ് ചെയ്തു.
- 2. ഞങ്ങളുടെ ഫയൽ മാനേജറിൽ https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX എന്നതിൽ നിങ്ങൾക്ക് ആവശ്യമുള്ള ഉപയോക്തൃനാമം നൽകുക.
- 3. അത്തരം ഫയൽമാനേജറിൽ ഈ ആപ്ലിക്കേഷൻ അപ്‌ലോഡ് ചെയ്യുക.
- 4. ഈ വെബ്സൈറ്റിൽ നിന്ന് OnWorks Linux ഓൺലൈനോ Windows ഓൺലൈൻ എമുലേറ്ററോ MACOS ഓൺലൈൻ എമുലേറ്ററോ ആരംഭിക്കുക.
- 5. നിങ്ങൾ ഇപ്പോൾ ആരംഭിച്ച OnWorks Linux OS-ൽ നിന്ന്, നിങ്ങൾക്ക് ആവശ്യമുള്ള ഉപയോക്തൃനാമത്തോടുകൂടിയ ഞങ്ങളുടെ ഫയൽ മാനേജർ https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX എന്നതിലേക്ക് പോകുക.
- 6. ആപ്ലിക്കേഷൻ ഡൌൺലോഡ് ചെയ്യുക, അത് ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്ത് പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക.
സ്ക്രീൻഷോട്ടുകൾ
Ad
കൺവെനെക്സ്റ്റ് V2
വിവരണം
ConvNeXt V2 is an evolution of the ConvNeXt architecture that co-designs convolutional networks alongside self-supervised learning. The V2 version introduces a fully convolutional masked autoencoder (FCMAE) framework where parts of the image are masked and the network reconstructs the missing content, marrying convolutional inductive bias with powerful pretraining. A key innovation is a new Global Response Normalization (GRN) layer added to the ConvNeXt backbone, which enhances feature competition across channels. The result is a convnet that competes strongly with transformer architectures on recognition benchmarks while being efficient and hardware-friendly. The repository provides official PyTorch implementations for multiple model sizes (Atto, Femto, Pico, up through Huge), conversion from JAX weights, code for pretraining/fine-tuning, and pretrained checkpoints. It supports both self-supervised pretraining and supervised fine-tuning.
സവിശേഷതകൾ
- Fully convolutional masked autoencoder pretraining (FCMAE)
- Global Response Normalization (GRN) to improve channel competition
- Multiple model sizes (Atto, Femto, Pico, Tiny, Base, Large, Huge)
- Support for self-supervised and supervised learning pipelines
- Pretrained checkpoints (converted from JAX) and PyTorch implementation
- Training/fine-tuning utilities and code for both pretrain and eval
പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷ
പൈത്തൺ
Categories
This is an application that can also be fetched from https://sourceforge.net/projects/convnext-v2.mirror/. It has been hosted in OnWorks in order to be run online in an easiest way from one of our free Operative Systems.
