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.
Завантажте та запустіть онлайн цю програму під назвою MobileCLIP з OnWorks безкоштовно.
Дотримуйтесь цих інструкцій, щоб запустити цю програму:
- 1. Завантажив цю програму на свій ПК.
- 2. Введіть у наш файловий менеджер https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX із потрібним ім'ям користувача.
- 3. Завантажте цю програму в такий файловий менеджер.
- 4. Запустіть будь-який онлайн емулятор ОС OnWorks з цього веб-сайту, але кращий онлайн-емулятор Windows.
- 5. З ОС OnWorks Windows, яку ви щойно запустили, перейдіть до нашого файлового менеджера https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX з потрібним іменем користувача.
- 6. Завантажте програму та встановіть її.
- 7. Завантажте Wine зі сховищ програмного забезпечення дистрибутивів Linux. Після встановлення ви можете двічі клацнути програму, щоб запустити їх за допомогою Wine. Ви також можете спробувати PlayOnLinux, модний інтерфейс замість Wine, який допоможе вам встановити популярні програми та ігри Windows.
Wine — це спосіб запуску програмного забезпечення Windows на Linux, але без використання Windows. Wine — це рівень сумісності Windows з відкритим вихідним кодом, який може запускати програми Windows безпосередньо на будь-якому робочому столі Linux. По суті, Wine намагається повторно реалізувати достатньо Windows з нуля, щоб він міг запускати всі ці програми Windows, насправді не потребуючи Windows.
ЕКРАНИ
Ad
Мобільний КЛІП
ОПИС
MobileCLIP — це сімейство ефективних моделей вбудовування зображень і тексту, розроблених для пошуку в режимі реального часу на пристрої та класифікації без попереднього запису. Репозиторій надає код навчання, логічного висновку та оцінки для моделей MobileCLIP, навчених на DataCompDR, та для новіших моделей MobileCLIP2, навчених на DFNDR. Він включає демонстраційний додаток для iOS та артефакти Core ML для демонстрації практичного пошуку та класифікації фотографій в автономному режимі на обладнанні класу iPhone. Примітки до проекту підкреслюють компроміси між затримкою/точністю, причому варіанти MobileCLIP2 відповідають або перевершують більші базові рівні при значно меншій кількості параметрів та часі виконання на мобільних пристроях. Супутній репозиторій «mobileclip-dr» детально описує масштабні, розподілені конвеєри генерації даних, що використовуються для посилення наборів даних на мільярдах зразків на тисячах графічних процесорів. Загалом, MobileCLIP робить акцент на практичності від початку до кінця: масштабоване навчання, розгортання моделей та демонстрації споживчого класу.
Функції
- Ефективне вбудовування зображень і тексту, оптимізоване для мобільних пристроїв з урахуванням затримки
- Конвеєри навчання, логічного висновку та оцінки для MobileCLIP та MobileCLIP2
- Демонстраційний додаток для iOS та моделі Core ML для пошуку офлайн
- Висока точність за нижчих параметрів та часу виконання порівняно з більшими базовими рівнями
- Інструменти для підсилення набору даних через супутню кодову базу DR
- Пошук та класифікація без попереднього запису для роботи на пристроях
Мова програмування
Python
Категорії
Цю програму також можна завантажити з https://sourceforge.net/projects/mobileclip.mirror/. Вона розміщена на OnWorks для найпростішого запуску онлайн з однієї з наших безкоштовних операційних систем.
