To aplikacja dla systemu Linux o nazwie vJEPA-2, której najnowszą wersję można pobrać jako vjepa2sourcecode.tar.gz. Można ją uruchomić online na bezpłatnym hostingu OnWorks dla stacji roboczych.
Pobierz i uruchom bezpłatnie aplikację vJEPA-2 z OnWorks.
Postępuj zgodnie z tymi instrukcjami, aby uruchomić tę aplikację:
- 1. Pobrałem tę aplikację na swój komputer.
- 2. Wpisz w naszym menedżerze plików https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX z wybraną nazwą użytkownika.
- 3. Prześlij tę aplikację w takim menedżerze plików.
- 4. Uruchom emulator online OnWorks Linux lub Windows online lub emulator online MACOS z tej witryny.
- 5. W systemie operacyjnym OnWorks Linux, który właśnie uruchomiłeś, przejdź do naszego menedżera plików https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX z wybraną nazwą użytkownika.
- 6. Pobierz aplikację, zainstaluj ją i uruchom.
ZDJĘCIA EKRANU:
vJEPA-2
OPIS:
VJEPA2 to samonadzorowany framework uczenia się wideo nowej generacji, który rozszerza ideę „przewidywania w przestrzeni reprezentacji” z i-JEPA na dziedzinę temporalną. Zamiast rekonstruować piksele, przewiduje on brakujące osadzenia wysokiego poziomu zamaskowanych obszarów czasoprzestrzennych za pomocą kodera kontekstowego i wolno aktualizowanego kodera docelowego. Ten cel zachęca model do uczenia się semantyki, ruchu i struktury dalekiego zasięgu bez skrótów, które mogą prowadzić do strat na poziomie pikseli. Architektura została zaprojektowana z myślą o skalowalności: szkielety czasoprzestrzenne ViT, elastyczne harmonogramy maskowania i wydajne próbkowanie pozwalają na trenowanie na długich klipach, zachowując jednocześnie stabilność. Wytrenowane reprezentacje dobrze przenoszą się na zadania downstream, takie jak rozpoznawanie akcji, lokalizacja czasowa i pobieranie wideo, często z prostymi sondami liniowymi lub lekkim dostrajaniem. Repozytorium zazwyczaj zawiera kompleksowe receptury — potoki danych, zasady rozszerzania, skrypty treningowe i zestawy narzędzi ewaluacyjnych.
Funkcje
- Uczenie predykcyjne w osadzaniu przestrzeni dla zamaskowanych obszarów czasoprzestrzennych
- Kontekst i docelowe kodery EMA do stabilnego treningu z samodzielnym nadzorem
- Przestrzenno-czasowe szkielety ViT ze skalowalnymi strategiami maskowania
- Silny transfer z sondami liniowymi w standardowych testach wideo
- Efektywne szkolenie bez rekonstrukcji pikseli lub par ujemnych
- Gotowe systemy danych i skrypty ewaluacyjne do szybkiego odtwarzania
Język programowania
Python
Kategorie
Aplikację tę można również pobrać ze strony https://sourceforge.net/projects/vjepa-2.mirror/. Została ona umieszczona w OnWorks, aby można ją było uruchomić online w najłatwiejszy sposób z jednego z naszych darmowych systemów operacyjnych.