Aceasta este aplicația Linux numită DeiT (Data-efficient Image Transformers), a cărei ultimă versiune poate fi descărcată sub numele deitsourcecode.tar.gz. Poate fi rulată online pe furnizorul de găzduire gratuită OnWorks pentru stații de lucru.
Descărcați și rulați online gratuit această aplicație numită DeiT (Data-efficient Image Transformers) cu OnWorks.
Urmați aceste instrucțiuni pentru a rula această aplicație:
- 1. Ați descărcat această aplicație pe computer.
- 2. Introduceți în managerul nostru de fișiere https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX cu numele de utilizator pe care îl doriți.
- 3. Încărcați această aplicație într-un astfel de manager de fișiere.
- 4. Porniți emulatorul online OnWorks Linux sau Windows online sau emulatorul online MACOS de pe acest site web.
- 5. Din sistemul de operare OnWorks Linux pe care tocmai l-ați pornit, accesați managerul nostru de fișiere https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX cu numele de utilizator dorit.
- 6. Descărcați aplicația, instalați-o și rulați-o.
CAPTURĂ DE ECRAN:
DeiT (Transformatoare de imagine eficiente din punct de vedere al datelor)
DESCRIERE:
DeiT (Data-efficient Image Transformers - Transformatori de Imagine Eficienți din Puncte de Date) demonstrează că Transformatorii de Viziune pot fi antrenați competitiv pe ImageNet-1k fără date externe, utilizând rețete puternice de antrenament și distilarea cunoștințelor. Ideea sa cheie este o strategie specializată de distilare - inclusiv un „jeton de distilare” învățabil - care permite unui transformator să învețe eficient de la un CNN sau un profesor de transformator pe seturi de date la scară modestă. Proiectul oferă variante compacte de ViT (Mic/Small/Base) care ating compromisuri excelente între precizie și randament, făcând transformatoarele practice dincolo de regimurile masive de pre-antrenament. Antrenamentul implică augmentări atent reglate, regularizare și programe de optimizare pentru a stabiliza învățarea și a îmbunătăți eficiența eșantionului. Depozitul oferă puncte de control pre-antrenate, scripturi de referință și studii de ablație care clarifică ce ingrediente contează cel mai mult pentru antrenamentul ViT eficient din punct de vedere al datelor.
Categorii
- Instruire ViT eficientă din punct de vedere al datelor, care funcționează de la zero pe ImageNet-1k
- Distilarea cunoștințelor cu un jeton de distilare dedicat
- Grădină zoologică compactă (Mică/Smallă/De bază) cu un echilibru precis-viteză puternic
- Rețete clare de antrenament cu augmentări și programe de regularizare
- Puncte de control pre-antrenate și scripturi de referință reproductibile
- Ablații și îndrumări pentru adaptarea DeiT la noi seturi de date și sarcini
Limbaj de programare
Piton
Categorii
Aceasta este o aplicație care poate fi descărcată și de la https://sourceforge.net/projects/deit-data-img-trans.mirror/. A fost găzduită în OnWorks pentru a putea fi rulată online în cel mai simplu mod de pe unul dintre sistemele noastre de operare gratuite.