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.
Tải xuống và chạy trực tuyến ứng dụng có tên DeiT (Data-efficient Image Transformers) 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 bất kỳ trình giả lập trực tuyến OS OnWorks nào từ trang web này, nhưng trình giả lập trực tuyến Windows tốt hơn.
- 5. Từ Hệ điều hành Windows OnWorks 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 và cài đặt nó.
- 7. Tải xuống Wine từ kho phần mềm phân phối Linux của bạn. Sau khi cài đặt, bạn có thể nhấp đúp vào ứng dụng để chạy chúng với Wine. Bạn cũng có thể thử PlayOnLinux, một giao diện đẹp mắt trên Wine sẽ giúp bạn cài đặt các chương trình và trò chơi phổ biến của Windows.
Wine là một cách để chạy phần mềm Windows trên Linux, nhưng không cần Windows. Wine là một lớp tương thích Windows mã nguồn mở có thể chạy các chương trình Windows trực tiếp trên bất kỳ máy tính để bàn Linux nào. Về cơ bản, Wine đang cố gắng triển khai lại đủ Windows từ đầu để nó có thể chạy tất cả các ứng dụng Windows đó mà không thực sự cần đến Windows.
MÀN HÌNH
Ad
DeiT (Bộ chuyển đổi hình ảnh hiệu quả dữ liệu)
MÔ TẢ
DeiT (Data-efficient Image Transformers - Biến đổi hình ảnh hiệu quả về dữ liệu) cho thấy Vision Transformers có thể được huấn luyện cạnh tranh trên ImageNet-1k mà không cần dữ liệu ngoài bằng cách sử dụng các công thức huấn luyện mạnh mẽ và phương pháp chưng cất kiến thức. Ý tưởng chính của dự án là một chiến lược chưng cất chuyên biệt—bao gồm một "mã thông báo chưng cất" có thể học được—cho phép một biến đổi học hiệu quả từ CNN hoặc giáo viên biến đổi trên các tập dữ liệu quy mô vừa. Dự án cung cấp các biến thể ViT nhỏ gọn (Tiny/Small/Base) đạt được sự đánh đổi giữa độ chính xác và thông lượng tuyệt vời, giúp các biến đổi trở nên thiết thực hơn các chế độ tiền huấn luyện quy mô lớn. Quá trình huấn luyện bao gồm các lịch trình tăng cường, chuẩn hóa và tối ưu hóa được điều chỉnh cẩn thận để ổn định quá trình học và cải thiện hiệu quả mẫu. Kho lưu trữ cung cấp các điểm kiểm tra được huấn luyện trước, các tập lệnh tham chiếu và các nghiên cứu cắt bỏ giúp làm rõ những thành phần nào quan trọng nhất cho việc huấn luyện ViT hiệu quả về dữ liệu.
Tính năng
- Đào tạo ViT hiệu quả về dữ liệu hoạt động trên ImageNet-1k từ đầu
- Chắt lọc kiến thức bằng mã thông báo chưng cất chuyên dụng
- Mô hình sở thú nhỏ gọn (Nhỏ/Nhỏ/Đế) với độ chính xác cao và cân bằng tốc độ
- Công thức đào tạo rõ ràng với lịch trình tăng cường và điều chỉnh
- Các điểm kiểm tra được đào tạo trước và các tập lệnh tham chiếu có thể tái tạo
- Các hướng dẫn và cắt bỏ để điều chỉnh DeiT cho phù hợp với các tập dữ liệu và nhiệm vụ mới
Ngôn ngữ lập trình
Python
Danh Mục
Đây là một ứng dụng cũng có thể được tải xuống từ https://sourceforge.net/projects/deit-data-img-trans.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.
