This is the Windows app named MobileCLIP whose latest release can be downloaded as ml-mobileclipsourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Téléchargez et exécutez en ligne cette application nommée MobileCLIP avec OnWorks gratuitement.
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 n'importe quel émulateur en ligne OS OnWorks à partir de ce site Web, mais un meilleur émulateur en ligne Windows.
- 5. Depuis le système d'exploitation OnWorks Windows 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 et installez-la.
- 7. Téléchargez Wine depuis les dépôts de logiciels de vos distributions Linux. Une fois installé, vous pouvez ensuite double-cliquer sur l'application pour les exécuter avec Wine. Vous pouvez également essayer PlayOnLinux, une interface sophistiquée sur Wine qui vous aidera à installer des programmes et des jeux Windows populaires.
Wine est un moyen d'exécuter un logiciel Windows sur Linux, mais sans Windows requis. Wine est une couche de compatibilité Windows open source qui peut exécuter des programmes Windows directement sur n'importe quel bureau Linux. Essentiellement, Wine essaie de ré-implémenter suffisamment de Windows à partir de zéro pour qu'il puisse exécuter toutes ces applications Windows sans avoir réellement besoin de Windows.
CAPTURES D'ÉCRAN
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MobileCLIP
DESCRIPTION
MobileCLIP est une famille de modèles performants d'intégration image-texte, conçus pour la récupération en temps réel sur l'appareil et la classification sans échantillonnage. Le référentiel fournit le code d'entraînement, d'inférence et d'évaluation pour les modèles MobileCLIP entraînés sur DataCompDR et pour les modèles MobileCLIP2 plus récents entraînés sur DFNDR. Il inclut une application de démonstration iOS et des artefacts Core ML pour présenter la recherche et la classification de photos hors ligne sur des appareils de type iPhone. Les notes de projet soulignent les compromis latence/précision, les variantes de MobileCLIP2 atteignant ou dépassant des valeurs de référence plus élevées avec un nombre de paramètres et un temps d'exécution nettement inférieurs sur les appareils mobiles. Un référentiel complémentaire, « mobileclip-dr », détaille les pipelines de génération de données distribués à grande échelle utilisés pour renforcer les jeux de données sur des milliards d'échantillons et des milliers de GPU. Globalement, MobileCLIP met l'accent sur la praticité de bout en bout : entraînement évolutif, modèles déployables et démonstrations grand public.
Comment ça marche
- Incorporations image-texte efficaces optimisées pour la latence mobile
- Pipelines de formation, d'inférence et d'évaluation pour MobileCLIP et MobileCLIP2
- Application de démonstration iOS et modèles Core ML pour la recherche hors ligne
- Forte précision avec des paramètres et des temps d'exécution inférieurs par rapport à des lignes de base plus grandes
- Outils de renforcement des ensembles de données via la base de code DR associée
- Récupération et classification Zero-shot pour les expériences sur appareil
Langage de programmation
Python
Catégories
Cette application est également disponible sur https://sourceforge.net/projects/mobileclip.mirror/. Elle est hébergée sur OnWorks afin de pouvoir être exécutée en ligne plus facilement depuis l'un de nos systèmes d'exploitation gratuits.
