This is the Windows app named DeiT (Data-efficient Image Transformers) whose latest release can be downloaded as deitsourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
DeiT (Veri Verimli Görüntü Dönüştürücüler) 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 GÖRÜNTÜLERİ:
DeiT (Veri Verimli Görüntü Dönüştürücüler)
AÇIKLAMA:
DeiT (Veri Verimli Görüntü Dönüştürücüler), Görüntü Dönüştürücülerin güçlü eğitim reçeteleri ve bilgi damıtımı kullanılarak harici veri olmadan ImageNet-1k üzerinde rekabetçi bir şekilde eğitilebileceğini göstermektedir. Temel fikri, bir dönüştürücünün orta ölçekli veri kümelerinde bir CNN veya dönüştürücü öğretmeninden etkili bir şekilde öğrenmesini sağlayan, öğrenilebilir bir "damıtma belirteci" de içeren özel bir damıtma stratejisidir. Proje, mükemmel doğruluk-verim dengeleri sağlayan kompakt ViT varyantları (Küçük/Küçük/Taban) sunarak, dönüştürücüleri büyük ön eğitim rejimlerinin ötesinde pratik hale getirir. Eğitim, öğrenmeyi stabilize etmek ve örnek verimliliğini artırmak için dikkatlice ayarlanmış artırmalar, düzenleme ve optimizasyon çizelgeleri içerir. Depo, veri verimli ViT eğitimi için hangi bileşenlerin en önemli olduğunu açıklayan önceden eğitilmiş kontrol noktaları, referans betikleri ve ablasyon çalışmaları sunar.
Özellikler
- Sıfırdan ImageNet-1k üzerinde çalışan veri açısından verimli ViT eğitimi
- Özel bir damıtma belirteci ile bilgi damıtımı
- Güçlü doğruluk-hız dengesine sahip kompakt model hayvanat bahçesi (Küçük/Küçük/Taban)
- Artırmalar ve düzenleme çizelgeleriyle net eğitim tarifleri
- Önceden eğitilmiş kontrol noktaları ve yeniden üretilebilir referans betikleri
- DeiT'yi yeni veri kümelerine ve görevlere uyarlamak için ablasyonlar ve kılavuzlar
Programlama dili
Python
Kategoriler
Bu uygulama, https://sourceforge.net/projects/deit-data-img-trans.mirror/ adresinden de indirilebilir. Ücretsiz İşletim Sistemlerimizden biri üzerinden çevrimiçi olarak en kolay şekilde çalıştırılabilmesi için OnWorks'te barındırılmıştır.