นี่คือแอป Windows ชื่อ ConvNeXt V2 ซึ่งสามารถดาวน์โหลดเวอร์ชันล่าสุดได้ที่ ConvNeXt-V2sourcecode.tar.gz สามารถรันออนไลน์บน OnWorks ซึ่งเป็นผู้ให้บริการโฮสติ้งฟรีสำหรับเวิร์กสเตชัน
ดาวน์โหลดและรันแอปชื่อ ConvNeXt V2 พร้อม OnWorks ออนไลน์ได้ฟรี
ทำตามคำแนะนำเหล่านี้เพื่อเรียกใช้แอปนี้:
- 1. ดาวน์โหลดแอปพลิเคชั่นนี้ในพีซีของคุณ
- 2. เข้าไปที่ file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX ด้วยชื่อผู้ใช้ที่คุณต้องการ
- 3. อัปโหลดแอปพลิเคชันนี้ในตัวจัดการไฟล์ดังกล่าว
- 4. เริ่มโปรแกรมจำลองออนไลน์ของ OS OnWorks จากเว็บไซต์นี้ แต่โปรแกรมจำลองออนไลน์ของ Windows ที่ดีกว่า
- 5. จากระบบปฏิบัติการ Windows ของ OnWorks ที่คุณเพิ่งเริ่มต้น ไปที่ตัวจัดการไฟล์ของเรา https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX พร้อมชื่อผู้ใช้ที่คุณต้องการ
- 6. ดาวน์โหลดแอปพลิเคชั่นและติดตั้ง
- 7. ดาวน์โหลดไวน์จากที่เก็บซอฟต์แวร์ลีนุกซ์ดิสทริบิวชันของคุณ เมื่อติดตั้งแล้ว คุณสามารถดับเบิลคลิกที่แอปเพื่อเรียกใช้แอปด้วย Wine คุณยังสามารถลองใช้ PlayOnLinux ซึ่งเป็นอินเทอร์เฟซแฟนซีบน Wine ที่จะช่วยคุณติดตั้งโปรแกรมและเกมยอดนิยมของ Windows
ไวน์เป็นวิธีเรียกใช้ซอฟต์แวร์ Windows บน Linux แต่ไม่จำเป็นต้องใช้ Windows Wine เป็นเลเยอร์ความเข้ากันได้ของ Windows แบบโอเพ่นซอร์สที่สามารถเรียกใช้โปรแกรม Windows ได้โดยตรงบนเดสก์ท็อป Linux โดยพื้นฐานแล้ว Wine พยายามนำ Windows กลับมาใช้ใหม่ให้เพียงพอตั้งแต่เริ่มต้น เพื่อให้สามารถเรียกใช้แอปพลิเคชัน Windows เหล่านั้นทั้งหมดโดยไม่จำเป็นต้องใช้ Windows จริงๆ
ภาพหน้าจอ:
คอนเน็กซ์ วี2
รายละเอียด:
ConvNeXt V2 เป็นวิวัฒนาการของสถาปัตยกรรม ConvNeXt ที่ออกแบบเครือข่ายคอนโวลูชันควบคู่ไปกับการเรียนรู้แบบมีผู้สอนด้วยตนเอง เวอร์ชัน V2 นำเสนอเฟรมเวิร์ก FCMAE (Convolutional Masked Autoencoder) แบบคอนโวลูชันเต็มรูปแบบ ซึ่งบางส่วนของภาพจะถูกปิดบัง และเครือข่ายจะสร้างเนื้อหาที่หายไปขึ้นใหม่ โดยผสานอคติอุปนัยแบบคอนโวลูชันเข้ากับการฝึกอบรมล่วงหน้าที่มีประสิทธิภาพ นวัตกรรมสำคัญคือเลเยอร์ Global Response Normalization (GRN) ใหม่ที่เพิ่มเข้าไปในโครงข่ายหลักของ ConvNeXt ซึ่งช่วยเพิ่มการแข่งขันด้านฟีเจอร์ข้ามช่องทาง ผลลัพธ์ที่ได้คือคอนโวลูชันที่สามารถแข่งขันกับสถาปัตยกรรมทรานส์ฟอร์เมอร์ได้อย่างแข็งแกร่งในด้านเกณฑ์มาตรฐานการรู้จำ ในขณะที่ยังคงมีประสิทธิภาพและเป็นมิตรกับฮาร์ดแวร์ คลังข้อมูลนี้นำเสนอการใช้งาน PyTorch อย่างเป็นทางการสำหรับโมเดลหลายขนาด (Atto, Femto, Pico ไปจนถึง Huge) การแปลงจากน้ำหนัก JAX โค้ดสำหรับการฝึกอบรมล่วงหน้า/การปรับแต่ง และจุดตรวจสอบที่ฝึกอบรมล่วงหน้า รองรับทั้งการฝึกอบรมล่วงหน้าแบบมีผู้สอนด้วยตนเองและการปรับแต่งล่วงหน้าแบบมีผู้สอน
คุณสมบัติ
- การฝึกอบรมล่วงหน้าแบบปิดบังตัวเข้ารหัสอัตโนมัติแบบคอนโวลูชันเต็มรูปแบบ (FCMAE)
- การตอบสนองทั่วโลก (GRN) เพื่อปรับปรุงการแข่งขันช่องทาง
- ขนาดโมเดลหลายขนาด (Atto, Femto, Pico, Tiny, Base, Large, Huge)
- การสนับสนุนสำหรับกระบวนการเรียนรู้แบบดูแลตนเองและแบบมีผู้ดูแล
- จุดตรวจสอบที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้า (แปลงจาก JAX) และการใช้งาน PyTorch
- ยูทิลิตี้การฝึกอบรม/ปรับแต่งและโค้ดสำหรับทั้งการฝึกอบรมล่วงหน้าและการประเมิน
ภาษาโปรแกรม
หลาม
หมวดหมู่
นี่คือแอปพลิเคชันที่สามารถดึงข้อมูลจาก https://sourceforge.net/projects/convnext-v2.mirror/ ได้ แอปพลิเคชันนี้โฮสต์อยู่ใน OnWorks เพื่อให้ใช้งานออนไลน์ได้ง่ายที่สุดจากระบบปฏิบัติการฟรีของเรา