这是名为 OpenCLIP 的 Linux 应用程序，其最新版本可以作为 v2.23.0sourcecode.zip 下载。 它可以在免费的工作站托管提供商 OnWorks 中在线运行。
使用 OnWorks 免费下载并在线运行这个名为 OpenCLIP 的应用程序。
请按照以下说明运行此应用程序：
- 1. 在您的 PC 中下载此应用程序。
- 2. 在我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX 中输入您想要的用户名。
- 3. 在这样的文件管理器中上传这个应用程序。
- 4. 从此网站启动OnWorks Linux online 或Windows online emulator 或MACOS online emulator。
- 5. 从您刚刚启动的 OnWorks Linux 操作系统，使用您想要的用户名转到我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX。
- 6. 下载应用程序，安装并运行。
SCREENSHOTS
Ad
开放式剪辑
商品描述
该存储库的目标是启用具有对比图像文本监督的训练模型，并研究它们的属性，例如对分布变化的鲁棒性。 我们的起点是 CLIP 的实现，它在同一数据集上训练时与原始 CLIP 模型的准确性相匹配。 具体来说，使用我们的代码库在 OpenAI 的 50 万张 YFCC 图像子集上训练的 ResNet-15 模型在 ImageNet 上达到了 32.7% 的 top-1 准确率。 OpenAI 的 CLIP 模型在相同的 YFCC 子集上训练时达到 31.3%。 为了便于实验，我们还提供了用于在 Conceptual Captions 数据集中训练 3 万张图像的代码，其中使用我们的代码库训练的 ResNet-50x4 达到 22.2% top-1 ImageNet 精度。 该代码库正在开发中，我们邀请所有人为使其更易于访问和使用做出贡献。 未来，我们计划增加对 TPU 训练的支持并发布更大的模型。 我们希望这个代码库能够促进和促进进一步的研究。
特性
- 启用具有对比图像文本监督的训练模型
- 研究它们的特性，例如对分布变化的稳健性
- 对概念字幕数据集中的 3 万张图像进行训练
- 微调分类任务
- OpenCLIP 读取一个包含两列的 CSV 文件
- YFCC 和其他数据集
程式语言
Python
分类
这是一个也可以从 https://sourceforge.net/projects/openclip.mirror/ 获取的应用程序。 它已托管在 OnWorks 中，以便以最简单的方式从我们的免费操作系统之一在线运行。
