Bu, en son sürümü ResNeXtsourcecode.tar.gz olarak indirilebilen ResNeXt adlı Linux uygulamasıdır. İş istasyonları için ücretsiz barındırma sağlayıcısı OnWorks'te çevrimiçi olarak çalıştırılabilir.
ResNeXt with OnWorks adlı bu uygulamayı ücretsiz olarak çevrimiçi indirin ve çalıştırın.
Bu uygulamayı çalıştırmak için şu talimatları izleyin:
- 1. Bu uygulamayı PC'nize indirdiniz.
- 2. Dosya yöneticimize https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX istediğiniz kullanıcı adını girin.
- 3. Bu uygulamayı böyle bir dosya yöneticisine yükleyin.
- 4. Bu web sitesinden OnWorks Linux çevrimiçi veya Windows çevrimiçi öykünücüsünü veya MACOS çevrimiçi öykünücüsünü başlatın.
- 5. Yeni başladığınız OnWorks Linux işletim sisteminden, istediğiniz kullanıcı adıyla https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX dosya yöneticimize gidin.
- 6. Uygulamayı indirin, kurun ve çalıştırın.
EKRAN
Ad
ResNeXt
AÇIKLAMA
ResNeXt, toplu artık dönüşümler fikri üzerine kurulu, görüntü sınıflandırması için derin bir sinir ağı mimarisidir. ResNeXt, derinliği veya genişliği artırmak yerine, bir araya getirilen paralel dönüşüm yollarının (yani "dalların") sayısını ifade eden kardinalite adı verilen yeni bir boyut sunar. Her dal küçük bir dönüşümdür (örneğin darboğaz bloğu) ve çıktıları toplanır; bu, aşırı parametre artışı olmadan daha zengin bir temsil sağlar. Tasarım modüler ve homojendir, bu da ölçeklenmesini (kardinalite, genişlik ve derinliği ayarlayarak) ve mevcut artık çerçevelerine uyarlanmasını nispeten kolaylaştırır. Resmi veri havuzu, ImageNet üzerinde eğitim, değerlendirme ve önceden eğitilmiş modeller için kod içeren bir Torch (Lua) uygulaması sunar. Pratikte, ResNeXt modelleri genellikle karşılaştırılabilir karmaşıklıktaki standart ResNet modellerinden daha iyi performans gösterir.
Özellikler
- Birden fazla paralel dalı birleştiren toplu artık dönüşümler
- "Kardinaliteyi" yeni bir mimari boyut olarak tanıtıyor
- Genişlik/derinlik/kardinalite açısından kolay ölçekleme özelliğine sahip modüler darboğaz blokları
- Eğitim ve değerlendirme senaryolarıyla meşale uygulaması
- ImageNet sınıflandırması için önceden eğitilmiş modeller
- Artık mimarilerle uyumluluk ve basit entegrasyon
Programlama dili
Lua
Kategoriler
Bu uygulama, https://sourceforge.net/projects/resnext.mirror/ adresinden de indirilebilir. Ücretsiz İşletim Sistemlerimizden birinden çevrimiçi olarak en kolay şekilde çalıştırılabilmesi için OnWorks'te barındırılmıştır.
