Il s'agit de l'application Linux nommée Lightly dont la dernière version peut être téléchargée sous le nom CyclicCosineScheduler.zip. Il peut être exécuté en ligne chez le fournisseur d'hébergement gratuit OnWorks pour les postes de travail.
Téléchargez et exécutez en ligne gratuitement cette application nommée Lightly avec OnWorks.
Suivez ces instructions pour exécuter cette application :
- 1. Téléchargé cette application sur votre PC.
- 2. Entrez dans notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous voulez.
- 3. Téléchargez cette application dans ce gestionnaire de fichiers.
- 4. Démarrez l'émulateur en ligne OnWorks Linux ou Windows en ligne ou l'émulateur en ligne MACOS à partir de ce site Web.
- 5. Depuis le système d'exploitation OnWorks Linux que vous venez de démarrer, accédez à notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous souhaitez.
- 6. Téléchargez l'application, installez-la et exécutez-la.
CAPTURES D'ÉCRAN
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Légèrement
DESCRIPTION
Une bibliothèque python pour l'apprentissage auto-supervisé sur des images. Chez Lightly, nous sommes des ingénieurs passionnés qui souhaitent rendre l'apprentissage en profondeur plus efficace. C'est pourquoi - avec notre communauté - nous voulons populariser l'utilisation de méthodes auto-supervisées pour comprendre et conserver les données d'images brutes. Notre solution peut être appliquée avant toute étape d'annotation de données et les représentations apprises peuvent être utilisées pour visualiser et analyser des jeux de données. Cela permet de sélectionner le meilleur ensemble d'échantillons de base pour la formation du modèle grâce à un filtrage avancé. Nous fournissons des exemples distribués PyTorch, PyTorch Lightning et PyTorch Lightning pour chacun des modèles afin de lancer votre projet. Nécessite légèrement Python 3.6+ mais nous vous recommandons d'utiliser Python 3.7+. Nous vous recommandons d'installer Lightly dans un environnement Linux ou OSX. Avec lightly, vous pouvez utiliser les dernières méthodes d'apprentissage auto-supervisé de manière modulaire en utilisant toute la puissance de PyTorch. Expérimentez avec différents backbones, modèles et fonctions de perte.
Caractéristiques
- Cadre modulaire qui expose les blocs de construction de bas niveau tels que les fonctions de perte
- Prise en charge de la formation multi-gpu à l'aide de PyTorch Lightning
- Facile à utiliser et écrit dans un style semblable à PyTorch
- Prend en charge les modèles de backbone personnalisés pour une pré-formation auto-supervisée
- Vous pouvez trouver un exemple de code pour tous les modèles pris en charge
- Nous fournissons des exemples distribués PyTorch, PyTorch Lightning et PyTorch Lightning pour chacun des modèles afin de démarrer votre projet
Langage de programmation
Python
Catégories
Il s'agit d'une application qui peut également être récupérée à partir de https://sourceforge.net/projects/lightly.mirror/. Il a été hébergé dans OnWorks afin d'être exécuté en ligne de la manière la plus simple à partir de l'un de nos systèmes d'exploitation gratuits.
