Это приложение для Linux под названием vJEPA-2, последнюю версию которого можно скачать как vjepa2sourcecode.tar.gz. Его можно запустить онлайн на бесплатном хостинг-провайдере OnWorks для рабочих станций.
Бесплатно загрузите и запустите онлайн это приложение под названием vJEPA-2 с OnWorks.
Следуйте этим инструкциям, чтобы запустить это приложение:
- 1. Загрузил это приложение на свой компьютер.
- 2. Введите в нашем файловом менеджере https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX с желаемым именем пользователя.
- 3. Загрузите это приложение в такой файловый менеджер.
- 4. Запустите онлайн-эмулятор OnWorks Linux или Windows или онлайн-эмулятор MACOS с этого веб-сайта.
- 5. В только что запущенной ОС OnWorks Linux перейдите в наш файловый менеджер https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX с желаемым именем пользователя.
- 6. Скачайте приложение, установите его и запустите.
СКРИНШОТЫ
Ad
vJEPA-2
ОПИСАНИЕ
VJEPA2 — это самообучаемая фреймворк нового поколения для видео, расширяющий идею «предсказания в пространстве представления» из i-JEPA на временную область. Вместо реконструкции пикселей он предсказывает недостающие высокоуровневые вложения маскированных областей пространства-времени, используя контекстный кодер и медленно обновляемый целевой кодер. Эта цель побуждает модель изучать семантику, движение и структуру на больших расстояниях без сокращения, которое может быть связано с потерями на уровне пикселей. Архитектура разработана для масштабирования: пространственно-временные ViT-магистрали, гибкие графики маскирования и эффективная выборка позволяют обучаться на длинных клипах, сохраняя стабильность. Обученные представления хорошо переносятся на последующие задачи, такие как распознавание действий, временная локализация и извлечение видео, часто с помощью простых линейных зондов или лёгкой тонкой настройки. Репозиторий обычно включает в себя сквозные рецепты — конвейеры данных, политики аугментации, сценарии обучения и средства оценки.
Особенности
- Предиктивное обучение в пространстве встраивания для маскированных областей пространства-времени
- Контекстные и целевые кодеры EMA для стабильного самостоятельного обучения
- Пространственно-временные ViT-магистрали с масштабируемыми стратегиями маскирования
- Высокая эффективность передачи данных с линейными датчиками на стандартных видеотестах
- Эффективное обучение без реконструкции пикселей и отрицательных пар
- Готовые конвейеры данных и сценарии оценки для быстрого воспроизводства
Язык программирования
Питон
Категории
Это приложение также можно скачать по адресу https://sourceforge.net/projects/vjepa-2.mirror/. Оно размещено на OnWorks для максимально удобного запуска онлайн через одну из наших бесплатных операционных систем.
