这是一款名为 Lightly 的 Linux 应用，其最新版本可以下载为 ImplementiBOTsourcecode.tar.gz。它可在免费的工作站托管服务提供商 OnWorks 上在线运行。
免费下载并在线运行这个名为 Lightly with OnWorks 的应用程序。
请按照以下说明运行此应用程序：
- 1. 在您的 PC 中下载此应用程序。
- 2. 在我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX 中输入您想要的用户名。
- 3. 在这样的文件管理器中上传这个应用程序。
- 4. 从此网站启动OnWorks Linux online 或Windows online emulator 或MACOS online emulator。
- 5. 从您刚刚启动的 OnWorks Linux 操作系统，使用您想要的用户名转到我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX。
- 6. 下载应用程序，安装并运行。
SCREENSHOTS
Ad
轻轻
商品描述
用于对图像进行自我监督学习的 python 库。 在 Lightly，我们是热情的工程师，他们希望提高深度学习的效率。 这就是为什么 - 与我们的社区一起 - 我们希望推广使用自我监督方法来理解和管理原始图像数据。 我们的解决方案可以在任何数据注释步骤之前应用，并且学习的表示可以用于可视化和分析数据集。 这允许通过高级过滤为模型训练选择最佳核心样本集。 我们为每个模型提供 PyTorch、PyTorch Lightning 和 PyTorch Lightning 分布式示例，以启动您的项目。 稍微需要 Python 3.6+，但我们建议使用 Python 3.7+。 我们建议在 Linux 或 OSX 环境中安装 Lightly。 借助 Lightly，您可以利用 PyTorch 的全部功能以模块化的方式使用最新的自监督学习方法。 尝试不同的主干、模型和损失函数。
功能
- 模块化框架，暴露了低级构建块，例如损失函数
- 支持使用 PyTorch Lightning 进行多 GPU 训练
- 易于使用并以类似 PyTorch 的风格编写
- 支持自定义主干模型进行自我监督预训练
- 您可以找到所有受支持模型的示例代码
- 我们为每个模型提供 PyTorch、PyTorch Lightning 和 PyTorch Lightning 分布式示例，以启动您的项目
程式语言
Python
分类
这是一个也可以从 https://sourceforge.net/projects/lightly.mirror/ 获取的应用程序。 它已托管在 OnWorks 中，以便通过我们的免费操作系统之一以最简单的方式在线运行。
