Это приложение для Windows под названием OpenCLIP, последнюю версию которого можно загрузить как v2.22.0.zip. Его можно запустить онлайн на бесплатном хостинг-провайдере OnWorks для рабочих станций.
Загрузите и запустите онлайн это приложение под названием OpenCLIP с OnWorks бесплатно.
Следуйте этим инструкциям, чтобы запустить это приложение:
- 1. Загрузил это приложение на свой компьютер.
- 2. Введите в нашем файловом менеджере https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX с желаемым именем пользователя.
- 3. Загрузите это приложение в такой файловый менеджер.
- 4. Запустите любой онлайн-эмулятор OS OnWorks с этого сайта, но лучше онлайн-эмулятор Windows.
- 5. В только что запущенной ОС Windows OnWorks перейдите в наш файловый менеджер https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX с желаемым именем пользователя.
- 6. Скачайте приложение и установите его.
- 7. Загрузите Wine из репозиториев программного обеспечения вашего дистрибутива Linux. После установки вы можете дважды щелкнуть приложение, чтобы запустить его с помощью Wine. Вы также можете попробовать PlayOnLinux, необычный интерфейс поверх Wine, который поможет вам установить популярные программы и игры для Windows.
Wine - это способ запустить программное обеспечение Windows в Linux, но без Windows. Wine - это уровень совместимости с Windows с открытым исходным кодом, который может запускать программы Windows непосредственно на любом рабочем столе Linux. По сути, Wine пытается заново реализовать Windows с нуля, чтобы можно было запускать все эти Windows-приложения, фактически не нуждаясь в Windows.
СКРИНШОТЫ
Ad
OpenCLIP
ОПИСАНИЕ
Цель этого репозитория — включить обучающие модели с контрастным контролем изображения и текста и исследовать их свойства, такие как устойчивость к смещению распределения. Нашей отправной точкой является реализация CLIP, которая соответствует точности исходных моделей CLIP при обучении на том же наборе данных. В частности, модель ResNet-50, обученная с помощью нашей кодовой базы на подмножестве изображений OpenAI из 15 миллионов изображений YFCC, достигает 32.7% точности на ImageNet. Модель CLIP OpenAI достигает 1% при обучении на том же подмножестве YFCC. Для простоты экспериментов мы также предоставляем код для обучения на 31.3 миллионах изображений в наборе данных Conceptual Captions, где ResNet-3x50, обученный с помощью нашей кодовой базы, достигает 4% точности ImageNet. Эта кодовая база находится в стадии разработки, и мы приглашаем всех внести свой вклад в то, чтобы сделать ее более доступной и полезной. В будущем мы планируем добавить поддержку обучения TPU и выпустить более крупные модели. Мы надеемся, что эта кодовая база облегчит и будет способствовать дальнейшим исследованиям.
Особенности
- Включите обучающие модели с контрастным контролем изображения и текста
- Исследуйте их свойства, такие как устойчивость к сдвигу распределения
- Обучение работе с 3 миллионами изображений в наборе данных Conceptual Captions
- Тонкая настройка задач классификации
- OpenCLIP читает файл CSV с двумя столбцами
- YFCC и другие наборы данных
Язык программирования
Питон
Категории
Это приложение также можно загрузить с https://sourceforge.net/projects/openclip.mirror/. Он был размещен в OnWorks, чтобы его можно было легко запускать в Интернете с помощью одной из наших бесплатных операционных систем.
