Ito ang Windows app na pinangalanang PyTorchVideo na ang pinakabagong release ay maaaring ma-download bilang PyTorchVideoVersion0.1.3sourcecode.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 PyTorchVideo na may 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:
PyTorchVideo
DESCRIPTION:
Ang PyTorchVideo ay isang library ng malalim na pag-aaral para sa pag-unawa sa video, na nagbibigay ng mga modular na bahagi at mga pretrained na modelo para sa mga gawain tulad ng pagkilala sa pagkilos, pag-uuri ng video, pagtuklas, at pag-aaral sa sarili na pinangangasiwaan. Mahigpit itong isinama sa PyTorch at PyTorch Lightning, na nag-aalok ng mga flexible na API para sa pagbuo at pagsasanay ng mga spatiotemporal na network. Kasama sa library ang mahusay na pagpapatupad ng mga makabagong arkitektura gaya ng SlowFast, X3D, at MViT, na na-optimize para sa parehong research prototyping at production inference. Sinusuportahan nito ang video I/O pipelines, data augmentation, distributed training, at mixed precision computation para sa malalaking eksperimento. Walang putol ding kumokonekta ang PyTorchVideo sa iba pang mga tool ng Meta AI gaya ng Detectron2 at PyTorch3D para sa pagsusuri ng multimodal na video. Dinisenyo para mapabilis ang pananaliksik at deployment, nagsisilbi itong pinag-isang framework para sa reproducible, high-performance na video AI development.
Mga tampok
- Modular library para sa pag-unawa sa video na may pagsasama ng PyTorch
- Mga pretrained na modelo para sa pagkilala, pagtuklas, at pag-uuri ng pagkilos
- Mga mahuhusay na data loader at augmentation pipeline para sa malalaking dataset
- Mga na-optimize na pagpapatupad ng mga arkitektura ng SlowFast, X3D, at MViT
- Naipamahagi na pagsasanay, halo-halong katumpakan, at mga tool sa hinuha na handa sa produksyon
- Pagkatugma sa Detectron2 at PyTorch3D para sa mga multimodal na daloy ng trabaho
Wika ng Programming
Sawa
Kategorya
Ito ay isang application na maaari ding makuha mula sa https://sourceforge.net/projects/pytorchvideo.mirror/. Na-host ito sa OnWorks upang mapatakbo online sa pinakamadaling paraan mula sa isa sa aming mga libreng Operative System.