This is the Windows app named ImageBind whose latest release can be downloaded as ImageBindsourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Download and run online this app named ImageBind with OnWorks for free.
Bu uygulamayı çalıştırmak için şu talimatları izleyin:
- 1. Bu uygulamayı PC'nize indirdiniz.
- 2. Dosya yöneticimize https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX istediğiniz kullanıcı adını girin.
- 3. Bu uygulamayı böyle bir dosya yöneticisine yükleyin.
- 4. Bu web sitesinden herhangi bir OS OnWorks çevrimiçi öykünücüsünü başlatın, ancak daha iyi Windows çevrimiçi öykünücüsü.
- 5. Yeni başlattığınız OnWorks Windows işletim sisteminden, istediğiniz kullanıcı adıyla https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX dosya yöneticimize gidin.
- 6. Uygulamayı indirin ve kurun.
- 7. Wine'ı Linux dağıtımları yazılım havuzlarınızdan indirin. Kurulduktan sonra, Wine ile çalıştırmak için uygulamaya çift tıklayabilirsiniz. Ayrıca, popüler Windows programlarını ve oyunlarını yüklemenize yardımcı olacak Wine üzerinden gösterişli bir arayüz olan PlayOnLinux'u da deneyebilirsiniz.
Wine, Windows yazılımını Linux üzerinde çalıştırmanın bir yoludur, ancak Windows gerektirmez. Wine, Windows programlarını doğrudan herhangi bir Linux masaüstünde çalıştırabilen açık kaynaklı bir Windows uyumluluk katmanıdır. Esasen Wine, Windows'a ihtiyaç duymadan tüm bu Windows uygulamalarını çalıştırabilmesi için yeterince Windows'u sıfırdan yeniden uygulamaya çalışıyor.
EKRAN GÖRÜNTÜLERİ:
GörüntüBind
AÇIKLAMA:
ImageBind is a multimodal embedding framework that learns a shared representation space across six modalities—images, text, audio, depth, thermal, and IMU (inertial motion) data—without requiring explicit pairwise training for every modality combination. Instead of aligning each pair independently, ImageBind uses image data as the central binding modality, aligning all other modalities to it so they can interoperate zero-shot. This creates a unified embedding space where representations from any modality can be compared or retrieved against any other (e.g., matching sound to text or depth to image). The model is trained using large-scale contrastive learning, leveraging diverse datasets from natural images, videos, audio clips, and sensor data. Once trained, it can perform cross-modal retrieval, zero-shot classification, and multimodal composition without additional fine-tuning.
Özellikler
- Unified embedding space aligning six modalities (image, text, audio, depth, thermal, IMU)
- Image-centered alignment enabling cross-modal zero-shot reasoning
- Contrastive multimodal training on large-scale diverse datasets
- Zero-shot retrieval, classification, and composition across modalities
- Pretrained checkpoints and inference utilities for rapid experimentation
- Extensible framework for adding new modalities or adapting to custom data
Programlama dili
Python
Kategoriler
This is an application that can also be fetched from https://sourceforge.net/projects/imagebind.mirror/. It has been hosted in OnWorks in order to be run online in an easiest way from one of our free Operative Systems.