Tải xuống SimSiam cho Linux

Đây là ứng dụng Linux có tên SimSiam, phiên bản mới nhất có thể tải xuống dưới dạng simsiamsourcecode.tar.gz. Ứng dụng có thể chạy trực tuyến trên nhà cung cấp dịch vụ lưu trữ miễn phí OnWorks dành cho máy trạm.

 
 

Tải xuống và chạy trực tuyến ứng dụng có tên SimSiam với OnWorks miễn phí.

Làm theo các hướng dẫn sau để chạy ứng dụng này:

- 1. Đã tải ứng dụng này xuống PC của bạn.

- 2. Nhập vào trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.

- 3. Tải lên ứng dụng này trong trình quản lý tệp như vậy.

- 4. Khởi động trình giả lập trực tuyến OnWorks Linux hoặc trình giả lập trực tuyến Windows hoặc trình mô phỏng trực tuyến MACOS từ trang web này.

- 5. Từ Hệ điều hành OnWorks Linux mà bạn vừa khởi động, hãy truy cập trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.

- 6. Tải xuống ứng dụng, cài đặt và chạy nó.

MÀN HÌNH:


SimSiam


SỰ MIÊU TẢ:

SimSiam là một triển khai PyTorch của "Khám phá Học tập Biểu diễn Siamese Đơn giản" của Xinlei Chen và Kaiming He. Dự án giới thiệu một phương pháp tiếp cận tối giản cho việc học tự giám sát, tránh các cặp âm, bộ mã hóa động lượng hoặc ngân hàng bộ nhớ lớn - những phức tạp chính của các phương pháp tương phản trước đây. SimSiam học các biểu diễn hình ảnh bằng cách tối đa hóa độ tương đồng giữa hai chế độ xem tăng cường của cùng một hình ảnh thông qua mạng nơ-ron Siamese với phép toán dừng-gradient, ngăn chặn sự sụp đổ tính năng. Thiết kế tinh tế nhưng hiệu quả này đạt được kết quả mạnh mẽ trong các chuẩn học không giám sát như ImageNet mà không yêu cầu mất mát tương phản. Kho lưu trữ cung cấp các tập lệnh cho cả tiền huấn luyện không giám sát và đánh giá tuyến tính, sử dụng xương sống ResNet-50 theo mặc định. Nó tương thích với huấn luyện phân tán đa GPU và có thể được tinh chỉnh hoặc chuyển giao cho các tác vụ hạ nguồn như phát hiện đối tượng theo cùng thiết lập như MoCo.



Tính năng

  • Khung học tập tự giám sát tối thiểu không có cặp số âm hoặc bộ mã hóa động lượng
  • Việc triển khai dựa trên PyTorch được tối ưu hóa cho đào tạo đa GPU phân tán
  • Đường ống đào tạo có thể tái tạo hoàn toàn cho ImageNet bằng cách sử dụng các siêu tham số mặc định từ bài báo
  • Bao gồm cả các tập lệnh đánh giá tuyến tính và đào tạo trước không giám sát
  • Hỗ trợ trình tối ưu hóa LARS thông qua NVIDIA Apex để đào tạo hàng loạt
  • Tương thích với các thiết lập chuyển giao phát hiện đối tượng từ MoCo


Ngôn ngữ lập trình

Python


Danh Mục

Khung học tập sâu

Đây là một ứng dụng cũng có thể được tải xuống từ https://sourceforge.net/projects/simsiam.mirror/. Ứng dụng này được lưu trữ trên OnWorks để có thể chạy trực tuyến dễ dàng nhất từ ​​một trong những Hệ điều hành miễn phí của chúng tôi.



Các chương trình trực tuyến Linux & Windows mới nhất


Danh mục tải xuống Phần mềm & Chương trình cho Windows & Linux