This is the Windows app named ConvNeXt whose latest release can be downloaded as ConvNeXtsourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Download en gebruik online gratis deze app genaamd ConvNeXt met OnWorks.
Volg deze instructies om deze app uit te voeren:
- 1. Download deze applicatie op uw pc.
- 2. Voer in onze bestandsbeheerder https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX in met de gebruikersnaam die u wilt.
- 3. Upload deze applicatie in zo'n bestandsbeheerder.
- 4. Start een OS OnWorks online emulator vanaf deze website, maar een betere Windows online emulator.
- 5. Ga vanuit het OnWorks Windows-besturingssysteem dat u zojuist hebt gestart naar onze bestandsbeheerder https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX met de gewenste gebruikersnaam.
- 6. Download de applicatie en installeer deze.
- 7. Download Wine van de softwarebronnen voor Linux-distributies. Eenmaal geïnstalleerd, kunt u vervolgens dubbelklikken op de app om ze met Wine uit te voeren. Je kunt ook PlayOnLinux proberen, een mooie interface via Wine waarmee je populaire Windows-programma's en -games kunt installeren.
Wine is een manier om Windows-software op Linux uit te voeren, maar zonder dat Windows vereist is. Wine is een open-source Windows-compatibiliteitslaag die Windows-programma's rechtstreeks op elke Linux-desktop kan uitvoeren. In wezen probeert Wine genoeg van Windows opnieuw te implementeren, zodat het al die Windows-applicaties kan draaien zonder Windows echt nodig te hebben.
SCREENSHOTS
Ad
ConvNext
PRODUCTBESCHRIJVING
ConvNeXt is een gemoderniseerde architectuur voor convolutionele neurale netwerken (CNN's), ontworpen om qua nauwkeurigheid en schaalbaarheid te concurreren met Vision Transformers (ViT's), maar tegelijkertijd de eenvoud en efficiëntie van CNN's te behouden. Het herziet klassieke ResNet-achtige backbones door de lens van transformerontwerptrends – grote kernelgroottes, omgekeerde bottlenecks, laagnormalisatie en GELU-activaties – om de prestatiekloof tussen convoluties en op aandacht gebaseerde modellen te overbruggen. De heldere, hiërarchische structuur van ConvNeXt maakt het efficiënt voor zowel pretraining als finetuning voor een breed scala aan visuele herkenningstaken. Het behaalt concurrerende of superieure resultaten op ImageNet en downstream-datasets, terwijl het eenvoudiger te implementeren en te trainen is dan transformers. De repository biedt voorgetrainde modellen, trainingsrecepten en ablatiestudies die aantonen hoe incrementele ontwerpkeuzes gezamenlijk leiden tot state-of-the-art prestaties.
Kenmerken
- Gemoderniseerde CNN-architectuur geïnspireerd op de ontwerpprincipes van Vision Transformer
- Grote kernelconvoluties en omgekeerde flessenhalsblokken voor verbeterde representatie
- Laagnormalisatie en GELU-activering voor verbeterde stabiliteit en nauwkeurigheid
- Hiërarchische structuur met sterke schaaleigenschappen over modelgroottes heen
- Vooraf getrainde controlepunten en trainingsrecepten voor ImageNet en downstream-taken
- Efficiënte implementatie en compatibiliteit met bestaande CNN-gebaseerde systemen
Programmeertaal
Python
Categorieën
Deze applicatie kan ook worden gedownload van https://sourceforge.net/projects/convnext.mirror/. Deze is gehost in OnWorks, zodat deze eenvoudig online kan worden uitgevoerd via een van onze gratis besturingssystemen.
