Это приложение для Windows под названием ConvNeXt, последнюю версию которого можно скачать в формате ConvNeXtsourcecode.tar.gz. Его можно запустить онлайн на бесплатном хостинг-провайдере OnWorks для рабочих станций.
Бесплатно скачайте и запустите онлайн это приложение под названием ConvNeXt 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 любой онлайн-эмулятор OS OnWorks с этого сайта, но лучше онлайн-эмулятор Windows.
- 5. В только что запущенной ОС Windows OnWorks перейдите в наш файловый менеджер https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX с желаемым именем пользователя.
- 6. Скачайте приложение и установите его.
- 7. Загрузите Wine из репозиториев программного обеспечения вашего дистрибутива Linux. После установки вы можете дважды щелкнуть приложение, чтобы запустить его с помощью Wine. Вы также можете попробовать PlayOnLinux, необычный интерфейс поверх Wine, который поможет вам установить популярные программы и игры для Windows.
Wine - это способ запустить программное обеспечение Windows в Linux, но без Windows. Wine - это уровень совместимости с Windows с открытым исходным кодом, который может запускать программы Windows непосредственно на любом рабочем столе Linux. По сути, Wine пытается заново реализовать Windows с нуля, чтобы можно было запускать все эти Windows-приложения, фактически не нуждаясь в Windows.
СКРИНШОТЫ:
ConvNeXt
ОПИСАНИЕ:
ConvNeXt — это модернизированная архитектура сверточных нейронных сетей (CNN), разработанная, чтобы конкурировать с Vision Transformers (ViTs) по точности и масштабируемости, сохраняя при этом простоту и эффективность CNN. Она переосмысливает классические магистральные сети в стиле ResNet сквозь призму тенденций проектирования Transformers — больших размеров ядра, инвертированных узких мест, нормализации слоёв и активаций GELU — чтобы сократить разрыв в производительности между свёрточными и основанными на внимании моделями. Чёткая иерархическая структура ConvNeXt делает её эффективной как для предварительного обучения, так и для тонкой настройки в широком спектре задач визуального распознавания. Она достигает конкурентоспособных или превосходных результатов на ImageNet и последующих наборах данных, при этом её проще развёртывать и обучать, чем Transformers. Репозиторий содержит предобученные модели, рецепты обучения и исследования абляции, демонстрирующие, как инкрементальные решения в проектировании в совокупности обеспечивают высочайший уровень производительности.
Особенности
- Модернизированная архитектура CNN, вдохновленная принципами проектирования Vision Transformer
- Большие свертки ядра и инвертированные блоки узких мест для улучшенного представления
- Нормализация слоев и активация GELU для повышения стабильности и точности
- Иерархическая структура с сильными масштабируемыми свойствами для моделей разных размеров
- Предварительно обученные контрольные точки и рецепты обучения для ImageNet и последующих задач
- Эффективное развертывание и совместимость с существующими системами на основе CNN
Язык программирования
Питон
Категории
Это приложение также можно загрузить с сайта https://sourceforge.net/projects/convnext.mirror/. Оно размещено в OnWorks для максимально удобного запуска онлайн с помощью одной из наших бесплатных операционных систем.