This is the Windows app named MAE (Masked Autoencoders) whose latest release can be downloaded as maesourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
ดาวน์โหลดและรันแอปชื่อ MAE (Masked Autoencoders) ออนไลน์ด้วย OnWorks ได้ฟรี
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
Ad
MAE (Masked Autoencoders)
DESCRIPTION
MAE (Masked Autoencoders) เป็นกรอบการทำงานการเรียนรู้แบบมีผู้ดูแลตนเองสำหรับการเรียนรู้การนำเสนอภาพโดยใช้การสร้างแบบจำลองภาพแบบมีผู้ดูแล กรอบการทำงานนี้จะฝึก Vision Transformer (Visual Supervised Learning Framework: ViT) โดยการสุ่มปิดบังแพตช์ภาพในสัดส่วนที่สูง (โดยทั่วไป 75%) และสร้างเนื้อหาที่หายไปใหม่จากแพตช์ที่มองเห็นได้ที่เหลืออยู่ ซึ่งจะทำให้แบบจำลองเรียนรู้โครงสร้างความหมายและบริบทโดยรวมโดยไม่มีผู้ดูแล ตัวเข้ารหัสจะประมวลผลเฉพาะแพตช์ที่มองเห็นได้เท่านั้น ในขณะที่ตัวถอดรหัสแบบเบาจะสร้างภาพทั้งหมดขึ้นใหม่ ทำให้การประมวลผลก่อนการฝึกมีประสิทธิภาพมากขึ้น หลังจากการฝึกก่อน ตัวเข้ารหัสจะทำหน้าที่เป็นแกนหลักอันทรงพลังสำหรับงานต่อเนื่อง เช่น การจำแนกภาพ การแบ่งส่วน และการตรวจจับ เพื่อให้ได้ประสิทธิภาพสูงสุดด้วยการปรับแต่งเล็กน้อย คลังข้อมูลนี้ประกอบด้วยแบบจำลองที่ฝึกอบรมแล้ว สคริปต์ปรับแต่ง โปรโตคอลการประเมิน และเครื่องมือสร้างภาพสำหรับการสร้างคุณภาพใหม่และคุณสมบัติที่เรียนรู้
คุณสมบัติ
- การสร้างแบบจำลองภาพแบบปิดบังด้วยการปิดบังแพทช์อัตราส่วนสูงแบบสุ่ม
- การฝึกอบรมล่วงหน้าที่มีประสิทธิภาพผ่านการแยกตัวเข้ารหัส-ตัวถอดรหัส (ตัวเข้ารหัสมองเห็นเฉพาะแพตช์ที่มองเห็นได้)
- โครงกระดูกสันหลังของ Scalable Vision Transformer สำหรับงานวิสัยทัศน์ปลายทาง
- โมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้าและสคริปต์ปรับแต่งสำหรับการจำแนกประเภท การตรวจจับ และการแบ่งส่วน
- เครื่องมือสร้างภาพสำหรับการสร้างใหม่และการวิเคราะห์การแสดง
- รูปแบบการฝึกอบรมแบบดูแลตนเองที่ไม่ต้องการข้อมูลที่มีป้ายกำกับ
ภาษาโปรแกรม
หลาม
หมวดหมู่
นี่คือแอปพลิเคชันที่สามารถดึงข้อมูลจาก https://sourceforge.net/projects/mae-masked-autoencoders.mirror/ ได้ แอปพลิเคชันนี้โฮสต์อยู่ใน OnWorks เพื่อให้ใช้งานออนไลน์ได้ง่ายที่สุดจากระบบปฏิบัติการฟรีของเรา
