Bu, vJEPA-2 adlı Linux uygulamasıdır ve en son sürümü vjepa2sourcecode.tar.gz olarak indirilebilir. İş istasyonları için ücretsiz barındırma sağlayıcısı OnWorks'te çevrimiçi olarak çalıştırılabilir.
vJEPA-2 adlı bu uygulamayı OnWorks ile 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 GÖRÜNTÜLERİ:
vJEPA-2
AÇIKLAMA:
VJEPA2, "temsil uzayında tahmin et" fikrini i-JEPA'dan zamansal alana genişleten, yeni nesil, kendi kendini denetleyen bir video öğrenme çerçevesidir. Pikselleri yeniden oluşturmak yerine, bir bağlam kodlayıcı ve yavaş güncellenen bir hedef kodlayıcı kullanarak maskelenmiş uzay-zaman bölgelerinin eksik üst düzey yerleştirmelerini tahmin eder. Bu amaç, modelin piksel düzeyindeki kayıpların yol açabileceği kısayollar olmadan semantiği, hareketi ve uzun menzilli yapıyı öğrenmesini teşvik eder. Mimari ölçeklenebilir şekilde tasarlanmıştır: uzaysal-zamansal ViT omurgaları, esnek maskeleme çizelgeleri ve verimli örnekleme, uzun klipler üzerinde eğitim alırken kararlı kalmasını sağlar. Eğitilen temsiller, genellikle basit doğrusal problar veya hafif ince ayar ile eylem tanıma, zamansal yerelleştirme ve video alma gibi alt akış görevlerine iyi bir şekilde aktarılır. Depo genellikle uçtan uca tarifler içerir: veri hatları, artırma politikaları, eğitim betikleri ve değerlendirme düzenekleri.
Özellikler
- Maskelenmiş uzay-zaman bölgeleri için gömülü uzayda öngörücü öğrenme
- Kararlı kendi kendini denetleyen eğitim için bağlam ve EMA hedef kodlayıcıları
- Ölçeklenebilir maskeleme stratejilerine sahip uzaysal-zamansal ViT omurgaları
- Standart video kıyaslamalarında doğrusal problarla güçlü aktarım
- Piksel yeniden yapılandırması veya negatif çiftler olmadan verimli eğitim
- Hızlı yeniden üretim için anahtar teslim veri hatları ve değerlendirme betikleri
Programlama dili
Python
Kategoriler
Bu uygulama, https://sourceforge.net/projects/vjepa-2.mirror/ adresinden de indirilebilir. Ücretsiz İşletim Sistemlerimizden biri üzerinden çevrimiçi olarak en kolay şekilde çalıştırılabilmesi için OnWorks'te barındırılmıştır.