Este é o aplicativo Linux chamado vJEPA-2, cuja versão mais recente pode ser baixada como vjepa2sourcecode.tar.gz. Ele pode ser executado online no provedor de hospedagem gratuita OnWorks para estações de trabalho.
Baixe e execute online este aplicativo chamado vJEPA-2 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:
vJEPA-2
DESCRIÇÃO:
O VJEPA2 é uma estrutura de aprendizado autossupervisionado de última geração para vídeo que estende a ideia de "previsão no espaço de representação" do i-JEPA para o domínio temporal. Em vez de reconstruir pixels, ele prevê os embeddings de alto nível ausentes de regiões mascaradas de espaço-tempo usando um codificador de contexto e um codificador de alvo atualizado lentamente. Esse objetivo incentiva o modelo a aprender semântica, movimento e estrutura de longo alcance sem os atalhos que as perdas no nível de pixel podem causar. A arquitetura foi projetada para escalar: backbones espaço-temporais ViT, cronogramas de mascaramento flexíveis e amostragem eficiente permitem o treinamento em clipes longos, mantendo-se estável. As representações treinadas são transferidas com facilidade para tarefas posteriores, como reconhecimento de ações, localização temporal e recuperação de vídeo, frequentemente com sondas lineares simples ou ajustes finos leves. O repositório normalmente inclui receitas de ponta a ponta — pipelines de dados, políticas de aumento, scripts de treinamento e ferramentas de avaliação.
Recursos
- Aprendizagem preditiva no espaço de incorporação para regiões de espaço-tempo mascaradas
- Codificadores de contexto e alvo EMA para treinamento autossupervisionado estável
- Backbones ViT espaçotemporais com estratégias de mascaramento escaláveis
- Transferência forte com sondas lineares em benchmarks de vídeo padrão
- Treinamento eficiente sem reconstrução de pixels ou pares negativos
- Pipelines de dados prontos para uso e scripts de avaliação para reprodução rápida
Linguagem de Programação
Python
Categorias
Este é um aplicativo que também pode ser obtido em https://sourceforge.net/projects/vjepa-2.mirror/. Ele foi hospedado no OnWorks para ser executado online da maneira mais fácil em um de nossos sistemas operacionais gratuitos.