Ito ang Windows app na pinangalanang ConvNeXt na ang pinakabagong release ay maaaring ma-download bilang ConvNeXtsourcecode.tar.gz. Maaari itong patakbuhin online sa libreng hosting provider na OnWorks para sa mga workstation.
I-download at patakbuhin online ang app na ito na pinangalanang ConvNeXt sa OnWorks nang libre.
Sundin ang mga tagubiling ito upang patakbuhin ang app na ito:
- 1. Na-download ang application na ito sa iyong PC.
- 2. Ipasok sa aming file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX kasama ang username na gusto mo.
- 3. I-upload ang application na ito sa naturang filemanager.
- 4. Magsimula ng anumang OS OnWorks online emulator mula sa website na ito, ngunit mas mahusay na Windows online emulator.
- 5. Mula sa OnWorks Windows OS na kasisimula mo pa lang, pumunta sa aming file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXX gamit ang username na gusto mo.
- 6. I-download ang application at i-install ito.
- 7. I-download ang Wine mula sa iyong mga Linux distributions software repository. Kapag na-install na, maaari mong i-double click ang app upang patakbuhin ang mga ito gamit ang Wine. Maaari mo ring subukan ang PlayOnLinux, isang magarbong interface sa ibabaw ng Wine na tutulong sa iyong mag-install ng mga sikat na programa at laro sa Windows.
Ang alak ay isang paraan upang patakbuhin ang software ng Windows sa Linux, ngunit walang kinakailangang Windows. Ang alak ay isang open-source na layer ng compatibility ng Windows na maaaring direktang magpatakbo ng mga program sa Windows sa anumang desktop ng Linux. Sa totoo lang, sinusubukan ng Wine na muling ipatupad ang sapat na Windows mula sa simula upang mapatakbo nito ang lahat ng mga Windows application na iyon nang hindi talaga nangangailangan ng Windows.
MGA SCREENSHOT:
ConvNeXt
DESCRIPTION:
Ang ConvNeXt ay isang modernized na convolutional neural network (CNN) na arkitektura na idinisenyo upang labanan ang Vision Transformers (ViTs) sa katumpakan at scalability habang pinapanatili ang pagiging simple at kahusayan ng mga CNN. Muli nitong binibisita ang mga klasikong istilong ResNet na backbones sa pamamagitan ng lens ng mga uso sa disenyo ng transformer—malalaking laki ng kernel, inverted bottleneck, layer normalization, at GELU activation—upang tulungan ang performance gap sa pagitan ng mga convolution at mga modelong nakabatay sa atensyon. Ang malinis, hierarchical na istraktura ng ConvNeXt ay ginagawa itong mahusay para sa parehong pretraining at fine-tuning sa isang malawak na hanay ng mga visual na gawain sa pagkilala. Nakakamit nito ang mapagkumpitensya o superior na mga resulta sa ImageNet at downstream na mga dataset habang mas madaling i-deploy at sanayin kaysa sa mga transformer. Nagbibigay ang repositoryo ng mga pretrained na modelo, mga recipe ng pagsasanay, at pag-aaral ng ablation na nagpapakita kung paano ang mga incremental na pagpipilian sa disenyo ay sama-samang nagbubunga ng makabagong pagganap.
Mga tampok
- Modernisadong arkitektura ng CNN na inspirasyon ng mga prinsipyo ng disenyo ng Vision Transformer
- Malaking kernel convolutions at inverted bottleneck blocks para sa pinahusay na representasyon
- Layer normalization at GELU activation para sa pinahusay na katatagan at katumpakan
- Hierarchical na istraktura na may malakas na mga katangian ng pag-scale sa mga laki ng modelo
- Mga pretrained na checkpoint at mga recipe ng pagsasanay para sa ImageNet at mga downstream na gawain
- Mahusay na pag-deploy at pagiging tugma sa mga kasalukuyang sistemang nakabase sa CNN
Wika ng Programming
Sawa
Kategorya
Ito ay isang application na maaari ding kunin mula sa https://sourceforge.net/projects/convnext.mirror/. Na-host ito sa OnWorks upang mapatakbo online sa pinakamadaling paraan mula sa isa sa aming mga libreng Operative System.