This is the Windows app named ConvNeXt whose latest release can be downloaded as ConvNeXtsourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Descarcă și rulează online gratuit această aplicație numită ConvNeXt 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 orice emulator online OS OnWorks de pe acest site, dar mai bun emulator online Windows.
- 5. Din sistemul de operare Windows OnWorks 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 și instalați-o.
- 7. Descărcați Wine din depozitele de software ale distribuțiilor Linux. Odată instalat, puteți apoi să faceți dublu clic pe aplicație pentru a le rula cu Wine. De asemenea, puteți încerca PlayOnLinux, o interfață elegantă peste Wine, care vă va ajuta să instalați programe și jocuri populare Windows.
Wine este o modalitate de a rula software-ul Windows pe Linux, dar fără a fi necesar Windows. Wine este un strat de compatibilitate Windows open-source care poate rula programe Windows direct pe orice desktop Linux. În esență, Wine încearcă să reimplementeze suficient Windows de la zero, astfel încât să poată rula toate acele aplicații Windows fără a avea nevoie efectiv de Windows.
SCREENSHOTS
Ad
ConvNext
DESCRIERE
ConvNeXt este o arhitectură modernizată de rețea neuronală convoluțională (CNN), concepută pentru a rivaliza cu Vision Transformers (ViTs) în ceea ce privește precizia și scalabilitatea, păstrând în același timp simplitatea și eficiența CNN-urilor. Aceasta revizitează coloanele vertebrale clasice în stil ResNet prin prisma tendințelor de proiectare a transformatoarelor - dimensiuni mari ale nucleului, blocaje inversate, normalizarea straturilor și activări GELU - pentru a reduce decalajul de performanță dintre convoluții și modelele bazate pe atenție. Structura curată și ierarhică a ConvNeXt o face eficientă atât pentru pre-antrenament, cât și pentru reglarea fină într-o gamă largă de sarcini de recunoaștere vizuală. Obține rezultate competitive sau superioare pe seturi de date ImageNet și din aval, fiind în același timp mai ușor de implementat și antrenat decât transformatoarele. Depozitul oferă modele pre-antrenate, rețete de antrenament și studii de ablație care demonstrează modul în care alegerile de design incrementale produc colectiv performanțe de ultimă generație.
Categorii
- Arhitectură CNN modernizată, inspirată de principiile de design ale Vision Transformer
- Convoluții mari ale nucleului și blocuri de bottleneck inversate pentru o reprezentare îmbunătățită
- Normalizare straturi și activare GELU pentru stabilitate și precizie îmbunătățite
- Structură ierarhică cu proprietăți puternice de scalare pentru diferite dimensiuni ale modelelor
- Puncte de control pre-antrenate și rețete de antrenament pentru ImageNet și sarcinile ulterioare
- Implementare eficientă și compatibilitate cu sistemele existente bazate pe CNN
Limbaj de programare
Piton
Categorii
Aceasta este o aplicație care poate fi descărcată și de la https://sourceforge.net/projects/convnext.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.
