GoGPT Best VPN GoSearch

ไอคอน Fav ของ OnWorks

MoCo v3 download for Linux

Free download MoCo v3 Linux app to run online in Ubuntu online, Fedora online or Debian online

This is the Linux app named MoCo v3 whose latest release can be downloaded as moco-v3sourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.

Download and run online this app named MoCo v3 with OnWorks for free.

ทำตามคำแนะนำเหล่านี้เพื่อเรียกใช้แอปนี้:

- 1. ดาวน์โหลดแอปพลิเคชั่นนี้ในพีซีของคุณ

- 2. เข้าไปที่ file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX ด้วยชื่อผู้ใช้ที่คุณต้องการ

- 3. อัปโหลดแอปพลิเคชันนี้ในตัวจัดการไฟล์ดังกล่าว

- 4. เริ่มโปรแกรมจำลองออนไลน์ของ OnWorks Linux หรือ Windows ออนไลน์ หรือโปรแกรมจำลองออนไลน์ MACOS จากเว็บไซต์นี้

- 5. จาก OnWorks Linux OS คุณเพิ่งเริ่มต้น ไปที่ตัวจัดการไฟล์ของเรา https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX พร้อมชื่อผู้ใช้ที่คุณต้องการ

- 6. ดาวน์โหลดแอปพลิเคชั่น ติดตั้ง และเรียกใช้

ภาพหน้าจอ

Ad


โมโค่ วี3


DESCRIPTION

MoCo v3 is a PyTorch reimplementation of Momentum Contrast v3 (MoCo v3), Facebook Research’s state-of-the-art self-supervised learning framework for visual representation learning using ResNet and Vision Transformer (ViT) backbones. Originally developed in TensorFlow for TPUs, this version faithfully reproduces the paper’s results on GPUs while offering an accessible and scalable PyTorch interface. MoCo v3 introduces improvements for training self-supervised ViTs by combining contrastive learning with transformer-based architectures, achieving strong linear and end-to-end fine-tuning performance on ImageNet benchmarks. The repository supports multi-node distributed training, automatic mixed precision, and linear scaling of learning rates for large-batch regimes. It also includes scripts for self-supervised pretraining, linear classification, and fine-tuning within the DeiT framework.



คุณสมบัติ

  • Compatible with ImageNet and standard vision benchmarks for transfer learning
  • Configurable via command-line flags with scalable hyperparameters and batch settings
  • Integrated scripts for self-supervised pretraining, linear evaluation, and DeiT fine-tuning
  • Achieves strong ImageNet results (e.g., 74.6% linear top-1 on ResNet-50, 83.2% fine-tuned ViT-B)
  • Supports large-scale multi-GPU distributed training with mixed precision
  • PyTorch implementation of self-supervised MoCo v3 for ResNet and ViT models


ภาษาโปรแกรม

หลาม


หมวดหมู่

กรอบการเรียนรู้เชิงลึก

This is an application that can also be fetched from https://sourceforge.net/projects/moco-v3.mirror/. It has been hosted in OnWorks in order to be run online in an easiest way from one of our free Operative Systems.


เซิร์ฟเวอร์และเวิร์กสเตชันฟรี

ดาวน์โหลดแอพ Windows & Linux

คำสั่ง Linux

Ad




×
โฆษณา
❤️ช้อป จอง หรือซื้อที่นี่โดยไม่เสียค่าใช้จ่าย ช่วยให้บริการต่างๆ ฟรี