هذا تطبيق ويندوز يُسمى OpenCLIP، ويمكن تنزيل أحدث إصدار منه بصيغة v3.1.0sourcecode.tar.gz. ويمكن تشغيله عبر الإنترنت من خلال موفر الاستضافة المجاني OnWorks لمحطات العمل.
قم بتنزيل وتشغيل هذا التطبيق المسمى OpenCLIP مع OnWorks عبر الإنترنت مجانًا.
اتبع هذه التعليمات لتشغيل هذا التطبيق:
- 1. قم بتنزيل هذا التطبيق على جهاز الكمبيوتر الخاص بك.
- 2. أدخل في مدير الملفات الخاص بنا https://www.onworks.net/myfiles.php؟username=XXXXX باسم المستخدم الذي تريده.
- 3. تحميل هذا التطبيق في هذا الملف.
- 4. ابدأ تشغيل أي محاكي لنظام التشغيل OnWorks عبر الإنترنت من موقع الويب هذا ، ولكن أفضل محاكي Windows عبر الإنترنت.
- 5. من نظام التشغيل OnWorks Windows الذي بدأته للتو ، انتقل إلى مدير الملفات الخاص بنا https://www.onworks.net/myfiles.php؟username=XXXXX مع اسم المستخدم الذي تريده.
- 6. قم بتنزيل التطبيق وتثبيته.
- 7. قم بتنزيل Wine من مستودعات برامج توزيعات Linux الخاصة بك. بمجرد التثبيت ، يمكنك النقر نقرًا مزدوجًا فوق التطبيق لتشغيله باستخدام Wine. يمكنك أيضًا تجربة PlayOnLinux ، وهي واجهة رائعة على Wine والتي ستساعدك على تثبيت برامج وألعاب Windows الشائعة.
يعد Wine طريقة لتشغيل برامج Windows على نظام Linux ، ولكن بدون الحاجة إلى Windows. Wine عبارة عن طبقة توافق Windows مفتوحة المصدر يمكنها تشغيل برامج Windows مباشرة على أي سطح مكتب Linux. بشكل أساسي ، يحاول Wine إعادة تنفيذ ما يكفي من Windows من البداية حتى يتمكن من تشغيل جميع تطبيقات Windows دون الحاجة إلى Windows بالفعل.
SCREENSHOTS
Ad
أوبنكليب
الوصف
الهدف من هذا المستودع هو تمكين نماذج التدريب مع الإشراف المتباين للصورة والنصوص والتحقيق في خصائصها مثل المتانة لتحول التوزيع. نقطة البداية لدينا هي تنفيذ CLIP الذي يطابق دقة نماذج CLIP الأصلية عند تدريبه على نفس مجموعة البيانات. على وجه التحديد ، نموذج ResNet-50 الذي تم تدريبه باستخدام قاعدة التعليمات البرمجية الخاصة بنا على مجموعة فرعية من 15 مليون صورة لـ OpenAI من YFCC يحقق دقة تصل إلى 32.7٪ أعلى 1 على ImageNet. يصل نموذج CLIP الخاص بـ OpenAI إلى 31.3٪ عند تدريبه على نفس المجموعة الفرعية من YFCC. لسهولة التجربة ، نوفر أيضًا رمزًا للتدريب على 3 ملايين صورة في مجموعة بيانات Conceptual Captions ، حيث تصل ResNet-50x4 التي تم تدريبها باستخدام قاعدة الكود لدينا إلى 22.2٪ أعلى دقة ImageNet. قاعدة الكود هذه قيد العمل ، وندعو الجميع للمساهمة في جعلها أكثر سهولة وإفادة. في المستقبل ، نخطط لإضافة دعم لتدريب TPU وإصدار نماذج أكبر. نأمل أن تسهل قاعدة البيانات هذه وتعزز المزيد من البحث.
شرح المميزات:
- تمكين نماذج التدريب مع الإشراف التباين على نص الصورة
- التحقيق في خصائصها مثل المتانة لتحول التوزيع
- التدريب على 3 ملايين صورة في مجموعة بيانات "التعليقات المفاهيمية"
- صقل مهام التصنيف
- يقرأ OpenCLIP ملف CSV بعمودين
- YFCC ومجموعات البيانات الأخرى
لغة البرمجة
Python
التصنيفات
هذا تطبيق يمكن جلبه أيضًا من https://sourceforge.net/projects/openclip.mirror/. تمت استضافته في OnWorks ليتم تشغيله عبر الإنترنت بأسهل طريقة من أحد أنظمتنا التشغيلية المجانية.
