Este é o aplicativo Linux chamado DeiT (Data-efficient Image Transformers), cuja versão mais recente pode ser baixada como deitsourcecode.tar.gz. Ele pode ser executado online no provedor de hospedagem gratuita OnWorks para estações de trabalho.
Baixe e execute on-line este aplicativo chamado DeiT (Data-efficient Image Transformers) 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:
DeiT (Transformadores de Imagem com Eficiência de Dados)
DESCRIÇÃO:
O DeiT (Transformadores de Imagem com Eficiência em Dados) demonstra que os Transformadores de Visão podem ser treinados competitivamente no ImageNet-1k sem dados externos, utilizando receitas de treinamento robustas e destilação de conhecimento. Sua ideia principal é uma estratégia de destilação especializada — incluindo um "token de destilação" aprendível — que permite que um transformador aprenda efetivamente com uma CNN ou um instrutor de transformador em conjuntos de dados de escala modesta. O projeto fornece variantes compactas de ViT (Tiny/Small/Base) que alcançam excelentes compensações entre precisão e rendimento, tornando os transformadores práticos além de regimes massivos de pré-treinamento. O treinamento envolve cronogramas de aumento, regularização e otimização cuidadosamente ajustados para estabilizar o aprendizado e melhorar a eficiência da amostra. O repositório oferece pontos de verificação pré-treinados, scripts de referência e estudos de ablação que esclarecem quais ingredientes são mais importantes para o treinamento de ViT com eficiência em dados.
Recursos
- Treinamento ViT com eficiência de dados que funciona no ImageNet-1k do zero
- Destilação de conhecimento com um token de destilação dedicado
- Zoológico modelo compacto (pequeno/pequeno/básico) com forte equilíbrio entre precisão e velocidade
- Receitas de treinamento claras com aumentos e cronogramas de regularização
- Pontos de verificação pré-treinados e scripts de referência reproduzíveis
- Ablações e diretrizes para adaptar DeiT a novos conjuntos de dados e tarefas
Linguagem de Programação
Python
Categorias
Este é um aplicativo que também pode ser obtido em https://sourceforge.net/projects/deit-data-img-trans.mirror/. Ele foi hospedado no OnWorks para ser executado online da maneira mais fácil a partir de um de nossos sistemas operacionais gratuitos.