Si tratta dell'app per Windows denominata ImageBind, la cui ultima versione può essere scaricata come ImageBindsourcecode.tar.gz. Può essere eseguita online sul provider di hosting gratuito OnWorks per workstation.
Scarica ed esegui online gratuitamente questa app denominata ImageBind con OnWorks.
Segui queste istruzioni per eseguire questa app:
- 1. Scaricata questa applicazione sul tuo PC.
- 2. Entra nel nostro file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con il nome utente che desideri.
- 3. Carica questa applicazione in tale file manager.
- 4. Avvia qualsiasi emulatore online OS OnWorks da questo sito Web, ma migliore emulatore online Windows.
- 5. Dal sistema operativo OnWorks Windows che hai appena avviato, vai al nostro file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con il nome utente che desideri.
- 6. Scarica l'applicazione e installala.
- 7. Scarica Wine dai repository software delle tue distribuzioni Linux. Una volta installato, puoi quindi fare doppio clic sull'app per eseguirli con Wine. Puoi anche provare PlayOnLinux, un'interfaccia fantasiosa su Wine che ti aiuterà a installare programmi e giochi Windows popolari.
Wine è un modo per eseguire il software Windows su Linux, ma senza Windows richiesto. Wine è un livello di compatibilità Windows open source in grado di eseguire programmi Windows direttamente su qualsiasi desktop Linux. Essenzialmente, Wine sta cercando di re-implementare abbastanza Windows da zero in modo che possa eseguire tutte quelle applicazioni Windows senza effettivamente bisogno di Windows.
IMMAGINI:
ImmagineBind
DESCRIZIONE:
ImageBind è un framework di embedding multimodale che apprende uno spazio di rappresentazione condiviso tra sei modalità (immagini, testo, audio, dati di profondità, termici e IMU - Inertial Motion) senza richiedere un addestramento esplicito a coppie per ogni combinazione di modalità. Invece di allineare ogni coppia in modo indipendente, ImageBind utilizza i dati dell'immagine come modalità di binding centrale, allineando tutte le altre modalità a essa in modo che possano interagire in modalità zero-shot. Questo crea uno spazio di embedding unificato in cui le rappresentazioni di qualsiasi modalità possono essere confrontate o recuperate rispetto a qualsiasi altra (ad esempio, abbinando il suono al testo o la profondità all'immagine). Il modello viene addestrato utilizzando l'apprendimento contrastivo su larga scala, sfruttando diversi set di dati provenienti da immagini naturali, video, clip audio e dati dei sensori. Una volta addestrato, può eseguire il recupero multimodale, la classificazione zero-shot e la composizione multimodale senza ulteriori ottimizzazioni.
Caratteristiche
- Spazio di incorporamento unificato che allinea sei modalità (immagine, testo, audio, profondità, termica, IMU)
- Allineamento centrato sull'immagine che consente il ragionamento zero-shot cross-modale
- Formazione multimodale contrastiva su set di dati diversi su larga scala
- Recupero, classificazione e composizione a colpo zero in tutte le modalità
- Punti di controllo preaddestrati e utilità di inferenza per una rapida sperimentazione
- Framework estensibile per aggiungere nuove modalità o adattarsi a dati personalizzati
Linguaggio di programmazione
Python
Categorie
Questa applicazione può essere scaricata anche da https://sourceforge.net/projects/imagebind.mirror/. È ospitata su OnWorks per poter essere eseguita online nel modo più semplice da uno dei nostri sistemi operativi gratuiti.