ดาวน์โหลด MoCo v3 สำหรับ Linux

นี่คือแอป Linux ชื่อ MoCo v3 ซึ่งสามารถดาวน์โหลดเวอร์ชันล่าสุดได้ที่ moco-v3sourcecode.tar.gz สามารถรันออนไลน์ได้บน OnWorks ซึ่งเป็นผู้ให้บริการโฮสติ้งฟรีสำหรับเวิร์กสเตชัน

 
 

ดาวน์โหลดและรันแอปออนไลน์ชื่อ MoCo v3 พร้อม OnWorks ได้ฟรี

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:


โมโค่ วี3


รายละเอียด:

MoCo v3 คือการนำ Momentum Contrast v3 (MoCo v3) ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์กการเรียนรู้แบบมีผู้ดูแลตนเองอันทันสมัยของ Facebook Research มาปรับใช้ใหม่ใน PyTorch สำหรับการเรียนรู้การนำเสนอภาพโดยใช้โครงข่ายหลัก ResNet และ Vision Transformer (ViT) เดิมที MoCo v3 ได้รับการพัฒนาใน TensorFlow สำหรับ TPU โดยเวอร์ชันนี้ทำซ้ำผลลัพธ์ของงานวิจัยบน GPU ได้อย่างแม่นยำ พร้อมอินเทอร์เฟซ PyTorch ที่เข้าถึงและปรับขนาดได้ MoCo v3 นำเสนอการปรับปรุงสำหรับการฝึกฝน ViT แบบมีผู้ดูแลตนเอง โดยการรวมการเรียนรู้แบบคอนทราสต์เข้ากับสถาปัตยกรรมแบบทรานส์ฟอร์ม ทำให้ได้ประสิทธิภาพในการปรับแต่งเชิงเส้นและแบบ end-to-end ที่แข็งแกร่งบนเกณฑ์มาตรฐาน ImageNet คลังข้อมูลนี้รองรับการฝึกฝนแบบกระจายหลายโหนด ความแม่นยำแบบผสมอัตโนมัติ และการปรับขนาดเชิงเส้นของอัตราการเรียนรู้สำหรับระบบจำนวนมาก นอกจากนี้ยังมีสคริปต์สำหรับการฝึกฝนล่วงหน้าแบบมีผู้ดูแลตนเอง การจำแนกประเภทเชิงเส้น และการปรับแต่งภายในเฟรมเวิร์ก DeiT



คุณสมบัติ

  • เข้ากันได้กับ ImageNet และเกณฑ์มาตรฐานการมองเห็นสำหรับการเรียนรู้การถ่ายโอน
  • กำหนดค่าได้ผ่านแฟล็กบรรทัดคำสั่งพร้อมไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่ปรับขนาดได้และการตั้งค่าแบบแบตช์
  • สคริปต์แบบบูรณาการสำหรับการฝึกอบรมเบื้องต้นด้วยตนเอง การประเมินเชิงเส้น และการปรับแต่ง DeiT
  • บรรลุผลลัพธ์ ImageNet ที่แข็งแกร่ง (เช่น 74.6% เชิงเส้น top-1 บน ResNet-50, 83.2% ปรับแต่ง ViT-B)
  • รองรับการฝึกอบรมแบบกระจาย GPU หลายตัวขนาดใหญ่พร้อมความแม่นยำแบบผสมผสาน
  • การนำ MoCo v3 ที่ควบคุมตนเองของ PyTorch ไปใช้งานสำหรับโมเดล ResNet และ ViT


ภาษาโปรแกรม

หลาม


หมวดหมู่

กรอบการเรียนรู้เชิงลึก

นี่คือแอปพลิเคชันที่สามารถดึงข้อมูลจาก https://sourceforge.net/projects/moco-v3.mirror/ ได้ แอปพลิเคชันนี้โฮสต์อยู่ใน OnWorks เพื่อให้ใช้งานออนไลน์ได้ง่ายที่สุดจากระบบปฏิบัติการฟรีของเรา



โปรแกรมออนไลน์ Linux และ Windows ล่าสุด


หมวดหมู่ดาวน์โหลดซอฟต์แวร์และโปรแกรมสำหรับ Windows & Linux