Aceasta este aplicația Windows numită MobileCLIP, a cărei ultimă versiune poate fi descărcată sub numele ml-mobileclipsourcecode.tar.gz. Poate fi rulată online în furnizorul de găzduire gratuită OnWorks pentru stații de lucru.
Descărcați și rulați online gratuit această aplicație numită MobileCLIP cu OnWorks.
Urmați aceste instrucțiuni pentru a rula această aplicație:
- 1. Ați descărcat această aplicație pe computer.
- 2. Introduceți în managerul nostru de fișiere https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX cu numele de utilizator pe care îl doriți.
- 3. Încărcați această aplicație într-un astfel de manager de fișiere.
- 4. Porniți orice emulator online OS OnWorks de pe acest site, dar mai bun emulator online Windows.
- 5. Din sistemul de operare Windows OnWorks pe care tocmai l-ați pornit, accesați managerul nostru de fișiere https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX cu numele de utilizator dorit.
- 6. Descărcați aplicația și instalați-o.
- 7. Descărcați Wine din depozitele de software ale distribuțiilor Linux. Odată instalat, puteți apoi să faceți dublu clic pe aplicație pentru a le rula cu Wine. De asemenea, puteți încerca PlayOnLinux, o interfață elegantă peste Wine, care vă va ajuta să instalați programe și jocuri populare Windows.
Wine este o modalitate de a rula software-ul Windows pe Linux, dar fără a fi necesar Windows. Wine este un strat de compatibilitate Windows open-source care poate rula programe Windows direct pe orice desktop Linux. În esență, Wine încearcă să reimplementeze suficient Windows de la zero, astfel încât să poată rula toate acele aplicații Windows fără a avea nevoie efectiv de Windows.
CAPTURĂ DE ECRAN:
MobileCLIP
DESCRIERE:
MobileCLIP este o familie de modele eficiente de încorporare imagine-text, concepute pentru regăsire în timp real, pe dispozitiv și clasificare de la zero shot-uri. Depozitul oferă cod de antrenament, inferență și evaluare pentru modelele MobileCLIP antrenate pe DataCompDR și pentru modelele MobileCLIP2 mai noi, antrenate pe DFNDR. Include o aplicație demonstrativă pentru iOS și artefacte Core ML pentru a prezenta căutarea și clasificarea practică offline a fotografiilor pe hardware de clasă iPhone. Notele de proiect evidențiază compromisurile dintre latență și precizie, variantele MobileCLIP2 egalând sau depășind valori de referință mai mari la un număr de parametri și un timp de execuție semnificativ mai mici pe dispozitivele mobile. Un depozit însoțitor „mobileclip-dr” detaliază conductele de generare de date distribuite, la scară largă, utilizate pentru a consolida seturile de date pe miliarde de eșantioane pe mii de GPU-uri. Per total, MobileCLIP pune accent pe caracterul practic end-to-end: antrenament scalabil, modele implementabile și demonstrații la nivel de consumator.
Categorii
- Încorporări eficiente de imagine-text optimizate pentru latența mobilă
- Conducte de antrenament, inferență și evaluare pentru MobileCLIP și MobileCLIP2
- Aplicație demonstrativă iOS și modele Core ML pentru căutare offline
- Precizie ridicată la parametri și timpi de execuție mai mici față de valori de referință mai mari
- Instrumente de consolidare a setului de date prin intermediul bazei de cod DR însoțitoare
- Recuperare și clasificare zero-shot pentru experiențe pe dispozitiv
Limbaj de programare
Piton
Categorii
Aceasta este o aplicație care poate fi descărcată și de la https://sourceforge.net/projects/mobileclip.mirror/. A fost găzduită în OnWorks pentru a putea fi rulată online în cel mai simplu mod de pe unul dintre sistemele noastre de operare gratuite.