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.
Pobierz i uruchom bezpłatnie aplikację MobileCLIP z OnWorks.
Postępuj zgodnie z tymi instrukcjami, aby uruchomić tę aplikację:
- 1. Pobrałem tę aplikację na swój komputer.
- 2. Wpisz w naszym menedżerze plików https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX z wybraną nazwą użytkownika.
- 3. Prześlij tę aplikację w takim menedżerze plików.
- 4. Uruchom dowolny emulator online systemu operacyjnego OnWorks z tej witryny, ale lepszy emulator online systemu Windows.
- 5. W systemie operacyjnym OnWorks Windows, który właśnie uruchomiłeś, przejdź do naszego menedżera plików https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX z wybraną nazwą użytkownika.
- 6. Pobierz aplikację i zainstaluj ją.
- 7. Pobierz Wine z repozytoriów oprogramowania dystrybucji Linuksa. Po zainstalowaniu możesz dwukrotnie kliknąć aplikację, aby uruchomić ją za pomocą Wine. Możesz także wypróbować PlayOnLinux, fantazyjny interfejs w Wine, który pomoże Ci zainstalować popularne programy i gry Windows.
Wine to sposób na uruchamianie oprogramowania Windows w systemie Linux, ale bez systemu Windows. Wine to warstwa kompatybilności z systemem Windows typu open source, która może uruchamiać programy systemu Windows bezpośrednio na dowolnym pulpicie systemu Linux. Zasadniczo Wine próbuje ponownie zaimplementować system Windows od podstaw, aby mógł uruchamiać wszystkie te aplikacje Windows bez faktycznego korzystania z systemu Windows.
ZRZUTY EKRANU
Ad
MobileCLIP
OPIS
MobileCLIP to rodzina wydajnych modeli osadzania obrazu i tekstu, zaprojektowanych do pobierania danych w czasie rzeczywistym z urządzenia i klasyfikacji bezstratnej. Repozytorium zawiera kod treningowy, wnioskowania i ewaluacji dla modeli MobileCLIP trenowanych na DataCompDR oraz dla nowszych modeli MobileCLIP2 trenowanych na DFNDR. Zawiera aplikację demonstracyjną na iOS oraz artefakty Core ML, które prezentują praktyczne wyszukiwanie i klasyfikację zdjęć offline na sprzęcie klasy iPhone. Notatki dotyczące projektu podkreślają kompromisy między opóźnieniem a dokładnością, a warianty MobileCLIP2 dorównują lub przewyższają większe linie bazowe przy znacznie niższej liczbie parametrów i krótszym czasie wykonania na urządzeniach mobilnych. Towarzyszące repozytorium „mobileclip-dr” szczegółowo opisuje wielkoskalowe, rozproszone potoki generowania danych wykorzystywane do wzmacniania zbiorów danych obejmujących miliardy próbek na tysiącach procesorów GPU. Ogólnie rzecz biorąc, MobileCLIP kładzie nacisk na praktyczność kompleksową: skalowalne szkolenie, wdrażalne modele i demonstracje klasy konsumenckiej.
Funkcjonalności
- Efektywne osadzanie obrazu i tekstu zoptymalizowane pod kątem opóźnień w urządzeniach mobilnych
- Procesy szkoleniowe, wnioskowania i oceny dla MobileCLIP i MobileCLIP2
- Aplikacja demonstracyjna na iOS i modele Core ML do wyszukiwania offline
- Wysoka dokładność przy niższych parametrach i czasie wykonania w porównaniu z większymi liniami bazowymi
- Narzędzia do wzmacniania zbiorów danych za pośrednictwem towarzyszącej bazy kodu DR
- Pobieranie i klasyfikowanie bez żadnych zmian w przypadku doświadczeń na urządzeniu
Język programowania
Python
Kategorie
Tę aplikację można również pobrać ze strony https://sourceforge.net/projects/mobileclip.mirror/. Została ona umieszczona w OnWorks, aby można ją było najłatwiej uruchomić online z poziomu jednego z naszych darmowych systemów operacyjnych.
