Este é o aplicativo para Windows chamado MobileCLIP, cuja versão mais recente pode ser baixada como ml-mobileclipsourcecode.tar.gz. Ele pode ser executado online no provedor de hospedagem gratuita OnWorks para estações de trabalho.
Baixe e execute online este aplicativo chamado MobileCLIP com OnWorks gratuitamente.
Siga estas instruções para executar este aplicativo:
- 1. Baixe este aplicativo em seu PC.
- 2. Entre em nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que você deseja.
- 3. Carregue este aplicativo em tal gerenciador de arquivos.
- 4. Inicie qualquer emulador on-line OS OnWorks a partir deste site, mas um emulador on-line melhor do Windows.
- 5. No sistema operacional OnWorks Windows que você acabou de iniciar, acesse nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que deseja.
- 6. Baixe o aplicativo e instale-o.
- 7. Baixe o Wine de seus repositórios de software de distribuição Linux. Depois de instalado, você pode clicar duas vezes no aplicativo para executá-lo com o Wine. Você também pode experimentar o PlayOnLinux, uma interface sofisticada do Wine que o ajudará a instalar programas e jogos populares do Windows.
Wine é uma forma de executar software Windows no Linux, mas sem a necessidade de Windows. Wine é uma camada de compatibilidade do Windows de código aberto que pode executar programas do Windows diretamente em qualquer desktop Linux. Essencialmente, o Wine está tentando reimplementar o suficiente do Windows do zero para que possa executar todos os aplicativos do Windows sem realmente precisar do Windows.
SCREENSHOTS
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MobileCLIP
DESCRIÇÃO
O MobileCLIP é uma família de modelos eficientes de incorporação de imagem e texto, projetados para recuperação em tempo real no dispositivo e classificação zero-shot. O repositório fornece código de treinamento, inferência e avaliação para modelos MobileCLIP treinados no DataCompDR e para modelos MobileCLIP2 mais recentes treinados no DFNDR. Inclui um aplicativo de demonstração para iOS e artefatos Core ML para demonstrar a busca e classificação de fotos offline práticas em hardware de nível iPhone. As notas do projeto destacam as compensações entre latência e precisão, com as variantes do MobileCLIP2 correspondendo ou superando linhas de base maiores com contagens de parâmetros e tempo de execução notavelmente menores em dispositivos móveis. Um repositório complementar, "mobileclip-dr", detalha pipelines de geração de dados distribuídos em larga escala, usados para reforçar conjuntos de dados em bilhões de amostras em milhares de GPUs. No geral, o MobileCLIP enfatiza a praticidade de ponta a ponta: treinamento escalável, modelos implementáveis e demonstrações para o consumidor.
Recursos
- Incorporação eficiente de imagem e texto otimizada para latência móvel
- Pipelines de treinamento, inferência e avaliação para MobileCLIP e MobileCLIP2
- Aplicativo de demonstração para iOS e modelos Core ML para pesquisa offline
- Alta precisão em parâmetros e tempo de execução mais baixos em comparação com linhas de base maiores
- Ferramentas de reforço de conjunto de dados por meio da base de código DR complementar
- Recuperação e classificação de zero-shot para experiências no dispositivo
Linguagem de Programação
Python
Categorias
Este é um aplicativo que também pode ser obtido em https://sourceforge.net/projects/mobileclip.mirror/. Ele foi hospedado no OnWorks para ser executado online da maneira mais fácil em um de nossos sistemas operacionais gratuitos.
