これはMobileCLIPというWindowsアプリで、最新リリースはml-mobileclipsourcecode.tar.gzとしてダウンロードできます。ワークステーション向けの無料ホスティングプロバイダーであるOnWorksでオンラインで実行できます。
OnWorks を使用して、MobileCLIP というこのアプリを無料でダウンロードし、オンラインで実行します。
このアプリを実行するには、次の手順に従ってください。
-1。このアプリケーションをPCにダウンロードしました。
--2。ファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXに必要なユーザー名を入力します。
-3。このアプリケーションをそのようなファイルマネージャにアップロードします。
-4。このWebサイトからOSOnWorksオンラインエミュレーターを起動しますが、Windowsオンラインエミュレーターの方が優れています。
-5。起動したばかりのOnWorksWindows OSから、必要なユーザー名でファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXにアクセスします。
-6。アプリケーションをダウンロードしてインストールします。
-7.LinuxディストリビューションソフトウェアリポジトリからWineをダウンロードします。 インストールしたら、アプリをダブルクリックして、Wineで実行できます。 また、人気のあるWindowsプログラムやゲームのインストールに役立つWine上の豪華なインターフェイスであるPlayOnLinuxを試すこともできます。
WineはLinux上でWindowsソフトウェアを実行する方法ですが、Windowsは必要ありません。 Wineは、任意のLinuxデスクトップでWindowsプログラムを直接実行できるオープンソースのWindows互換性レイヤーです。 基本的に、Wineは、実際にWindowsを必要とせずに、これらすべてのWindowsアプリケーションを実行できるように、十分な数のWindowsを最初から再実装しようとしています。
スクリーンショット：
モバイルクリップ
説明：
MobileCLIPは、リアルタイムのデバイス内検索とゼロショット分類のために設計された、効率的な画像テキスト埋め込みモデルのファミリーです。リポジトリには、DataCompDRでトレーニングされたMobileCLIPモデルと、DFNDRでトレーニングされた新しいMobileCLIP2モデルのトレーニング、推論、評価コードが含まれています。iOSデモアプリとCore MLアーティファクトが含まれており、iPhoneクラスのハードウェアで実用的なオフライン写真検索と分類をご覧いただけます。プロジェクトノートでは、レイテンシと精度のトレードオフが強調されており、MobileCLIP2バリアントは、モバイルデバイス上で大幅に少ないパラメータ数と実行時間で、より大きなベースラインに匹敵または上回っています。付属の「mobileclip-dr」リポジトリでは、数千のGPU上で数十億のサンプルにわたるデータセットを強化するために使用される大規模な分散データ生成パイプラインの詳細が説明されています。全体として、MobileCLIPは、スケーラブルなトレーニング、展開可能なモデル、コンシューマーグレードのデモなど、エンドツーエンドの実用性を重視しています。
オプション
- モバイルの遅延に最適化された効率的な画像テキスト埋め込み
- MobileCLIPおよびMobileCLIP2のトレーニング、推論、評価パイプライン
- オフライン検索用のiOSデモアプリとCore MLモデル
- より大きなベースラインと比較して、より低いパラメータと実行時間で高い精度を実現
- コンパニオン DR コードベースを介したデータセット強化ツール
- デバイス上での体験のためのゼロショット検索と分類
プログラミング言語
Python
カテゴリー
このアプリケーションは、https://sourceforge.net/projects/mobileclip.mirror/ からも入手できます。OnWorks でホストされているため、無料のオペレーティングシステムから最も簡単にオンラインで実行できます。