Bu, en son sürümü ConvNeXtsourcecode.tar.gz olarak indirilebilen ConvNeXt adlı Windows uygulamasıdır. İş istasyonları için ücretsiz barındırma sağlayıcısı OnWorks'te çevrimiçi olarak çalıştırılabilir.
ConvNeXt 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 herhangi bir OS OnWorks çevrimiçi öykünücüsünü başlatın, ancak daha iyi Windows çevrimiçi öykünücüsü.
- 5. Yeni başlattığınız OnWorks Windows işletim sisteminden, istediğiniz kullanıcı adıyla https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX dosya yöneticimize gidin.
- 6. Uygulamayı indirin ve kurun.
- 7. Wine'ı Linux dağıtımları yazılım havuzlarınızdan indirin. Kurulduktan sonra, Wine ile çalıştırmak için uygulamaya çift tıklayabilirsiniz. Ayrıca, popüler Windows programlarını ve oyunlarını yüklemenize yardımcı olacak Wine üzerinden gösterişli bir arayüz olan PlayOnLinux'u da deneyebilirsiniz.
Wine, Windows yazılımını Linux üzerinde çalıştırmanın bir yoludur, ancak Windows gerektirmez. Wine, Windows programlarını doğrudan herhangi bir Linux masaüstünde çalıştırabilen açık kaynaklı bir Windows uyumluluk katmanıdır. Esasen Wine, Windows'a ihtiyaç duymadan tüm bu Windows uygulamalarını çalıştırabilmesi için yeterince Windows'u sıfırdan yeniden uygulamaya çalışıyor.
EKRAN
Ad
Dönüşüm
AÇIKLAMA
ConvNeXt, doğruluk ve ölçeklenebilirlik açısından Görüntü Dönüştürücüler (ViT'ler) ile rekabet edecek şekilde tasarlanmış, modernize edilmiş bir evrişimli sinir ağı (CNN) mimarisidir ve CNN'lerin basitliğini ve verimliliğini korur. Evrişimler ve dikkat tabanlı modeller arasındaki performans farkını kapatmak için, klasik ResNet tarzı omurgaları, büyük çekirdek boyutları, ters darboğazlar, katman normalizasyonu ve GELU aktivasyonları gibi dönüştürücü tasarım trendleri merceğinden yeniden ele alır. ConvNeXt'in temiz ve hiyerarşik yapısı, çok çeşitli görsel tanıma görevlerinde hem ön eğitim hem de ince ayar için verimli olmasını sağlar. Transformatörlere göre dağıtımı ve eğitimi daha kolayken, ImageNet ve alt akış veri kümelerinde rekabetçi veya üstün sonuçlar elde eder. Depo, artımlı tasarım seçimlerinin toplu olarak en son teknoloji performansı nasıl sağladığını gösteren önceden eğitilmiş modeller, eğitim tarifleri ve ablasyon çalışmaları sunar.
Özellikler
- Vision Transformer tasarım ilkelerinden ilham alan modernize edilmiş CNN mimarisi
- Gelişmiş temsil için büyük çekirdek evrişimleri ve ters darboğaz blokları
- Gelişmiş kararlılık ve doğruluk için katman normalizasyonu ve GELU aktivasyonu
- Model boyutlarında güçlü ölçekleme özelliklerine sahip hiyerarşik yapı
- ImageNet ve alt akış görevleri için önceden eğitilmiş kontrol noktaları ve eğitim tarifleri
- Mevcut CNN tabanlı sistemlerle verimli dağıtım ve uyumluluk
Programlama dili
Python
Kategoriler
Bu uygulama, https://sourceforge.net/projects/convnext.mirror/ adresinden de indirilebilir. Ücretsiz İşletim Sistemlerimizden birinden çevrimiçi olarak en kolay şekilde çalıştırılabilmesi için OnWorks'te barındırılmıştır.
