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.
MobileCLIP adlı bu uygulamayı OnWorks ile ücretsiz olarak çevrimiçi indirin ve çalıştırın.
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
Ad
MobilCLIP
AÇIKLAMA
MobileCLIP, gerçek zamanlı, cihaz içi erişim ve sıfır atışlı sınıflandırma için tasarlanmış, verimli bir görüntü-metin yerleştirme modelleri ailesidir. Bu depo, DataCompDR üzerinde eğitilen MobileCLIP modelleri ve DFNDR üzerinde eğitilen daha yeni MobileCLIP2 modelleri için eğitim, çıkarım ve değerlendirme kodu sağlar. iPhone sınıfı donanımlarda pratik, çevrimdışı fotoğraf arama ve sınıflandırmayı sergilemek için bir iOS demo uygulaması ve Core ML eserleri içerir. Proje notları, MobileCLIP2 varyantlarının mobil cihazlarda belirgin şekilde daha düşük parametre sayıları ve çalışma zamanlarında daha büyük taban çizgilerini eşleştirdiği veya aştığı gecikme/doğruluk dengelerini vurgular. Eşlik eden bir "mobileclip-dr" deposu, binlerce GPU üzerindeki milyarlarca örneklemdeki veri kümelerini güçlendirmek için kullanılan büyük ölçekli, dağıtılmış veri üretim hatlarını ayrıntılı olarak açıklar. Genel olarak, MobileCLIP uçtan uca pratikliği vurgular: ölçeklenebilir eğitim, dağıtılabilir modeller ve tüketici sınıfı demolar.
Özellikler
- Mobil gecikme için optimize edilmiş verimli resim-metin yerleştirmeleri
- MobileCLIP ve MobileCLIP2 için eğitim, çıkarım ve değerlendirme hatları
- Çevrimdışı arama için iOS demo uygulaması ve Core ML modelleri
- Daha düşük parametrelerde ve çalışma zamanında daha büyük temel çizgilere kıyasla güçlü doğruluk
- Eşlik eden DR kod tabanı aracılığıyla veri kümesi güçlendirme araçları
- Cihaz içi deneyimler için sıfır atışlı alma ve sınıflandırma
Programlama dili
Python
Kategoriler
Bu uygulama, https://sourceforge.net/projects/mobileclip.mirror/ adresinden de indirilebilir. Ücretsiz İşletim Sistemlerimizden birinden çevrimiçi olarak en kolay şekilde çalıştırılabilmesi için OnWorks'te barındırılmıştır.
