Este é o aplicativo Linux chamado ClassyVision, cuja versão mais recente pode ser baixada como v0.7.0sourcecode.tar.gz. Ele pode ser executado online no provedor de hospedagem gratuita OnWorks para estações de trabalho.
Baixe e execute online este aplicativo chamado ClassyVision com OnWorks gratuitamente.
Siga estas instruções para executar este aplicativo:
- 1. Baixe este aplicativo em seu PC.
- 2. Entre em nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que você deseja.
- 3. Carregue este aplicativo em tal gerenciador de arquivos.
- 4. Inicie o emulador OnWorks Linux online ou Windows online ou emulador MACOS online a partir deste site.
- 5. No sistema operacional OnWorks Linux que você acabou de iniciar, acesse nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que deseja.
- 6. Baixe o aplicativo, instale-o e execute-o.
CAPTURAS DE TELA:
Visão elegante
DESCRIÇÃO:
Classy Vision é uma estrutura baseada em PyTorch projetada para treinamento e implantação em larga escala de modelos de classificação de imagens e vídeos de última geração. Desenvolvido pelo Facebook Research, ele atua como um sistema ponta a ponta que simplifica o processo de treinamento em escala, reduzindo a redundância e o atrito na transição da pesquisa para a produção. Ao contrário das bibliotecas tradicionais de visão computacional que se concentram exclusivamente em componentes modulares, o Classy Vision fornece uma estrutura completa e unificada, com treinamento distribuído, experimentos reproduzíveis e ferramentas de configuração flexíveis. Ele oferece alto desempenho e escalabilidade — capaz de treinar modelos como o ResNet-50 no ImageNet em apenas alguns minutos — enquanto permanece acessível tanto para pesquisadores quanto para engenheiros de produção. A biblioteca integra-se perfeitamente ao PyTorch Hub para fácil acesso a modelos pré-treinados e oferece suporte a treinamento elástico usando o PyTorch Elastic, tornando o treinamento distribuído robusto a mudanças nos recursos do cluster ou falhas de hardware.
Recursos
- Estrutura PyTorch ponta a ponta para classificação de imagens e vídeos em larga escala
- Design modular para configuração rápida, configuração flexível e fácil personalização
- Treinamento distribuído de alto desempenho com eficiência de dimensionamento demonstrada
- Integração perfeita do PyTorch Hub para acesso e ajuste fino de modelos pré-treinados
- Suporte de treinamento elástico com PyTorch Elastic para treinamento adaptável a recursos
- Integração com AWS para experimentos em larga escala e transição suave da pesquisa para a produção
Linguagem de Programação
Javascript, Python
Categorias
Este é um aplicativo que também pode ser obtido em https://sourceforge.net/projects/classyvision.mirror/. Ele foi hospedado no OnWorks para ser executado online da maneira mais fácil em um de nossos sistemas operacionais gratuitos.