Це програма для Linux під назвою FastViT, останню версію якої можна завантажити як ml-fastvitsourcecode.tar.gz. Її можна запускати онлайн на безкоштовному хостинг-провайдері OnWorks для робочих станцій.
Завантажте та запустіть онлайн цю програму під назвою FastViT з OnWorks безкоштовно.
Дотримуйтесь цих інструкцій, щоб запустити цю програму:
- 1. Завантажив цю програму на свій ПК.
- 2. Введіть у наш файловий менеджер https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX із потрібним ім'ям користувача.
- 3. Завантажте цю програму в такий файловий менеджер.
- 4. Запустіть онлайн-емулятор OnWorks Linux або Windows або онлайн-емулятор MACOS з цього веб-сайту.
- 5. З ОС OnWorks Linux, яку ви щойно запустили, перейдіть до нашого файлового менеджера https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX з потрібним іменем користувача.
- 6. Завантажте програму, встановіть її та запустіть.
СКРЕНИ:
FastViT
ОПИС:
FastViT — це ефективне сімейство магістральних систем машинного зору, яке поєднує згорткові індуктивні зміщення з трансформаторною здатністю для забезпечення високої точності за мобільних бюджетів та бюджетів виведення в реальному часі. Його конструкція орієнтована на сприятливу криву Парето щодо точності затримки, орієнтуючись на периферійні пристрої та серверні сценарії, де важливі пропускна здатність та хвостова затримка. Моделі використовують легку увагу та ретельно спроектовані блоки для мінімізації витрат на змішування токенів, зберігаючи при цьому потужність представлення. Рецепти навчання та виведення підкреслюють просту інтеграцію в поширені завдання машинного зору, такі як класифікація, виявлення та сегментація. Кодова база надає еталонні реалізації та контрольні точки, що полегшують оцінку або точне налаштування на наступних наборах даних. На практиці FastViT пропонує вбудовані магістральні системи, які зменшують навантаження на обчислювальні ресурси та пам'ять без екзотичних навчальних трюків.
Функції
- Гібридні блоки Conv-Transformer, оптимізовані для затримки
- Конкурентна точність за бюджетами мобільного/периферійного виведення
- Довідкові навчальні сценарії та попередньо навчені контрольні точки
- Сумісність зі стандартними головками детектування/сегментації
- Компоненти, що ефективно впливають на пам'ять, та змішування токенів
- Проста інтеграція в існуючі конвеєри PyTorch
Мова програмування
Python
Категорії
Цю програму також можна завантажити з https://sourceforge.net/projects/fastvit.mirror/. Вона розміщена на OnWorks для найпростішого запуску онлайн з однієї з наших безкоштовних операційних систем.