Il s'agit de l'application Windows nommée OpenCLIP dont la dernière version peut être téléchargée en tant que v2.22.0.zip. Il peut être exécuté en ligne dans le fournisseur d'hébergement gratuit OnWorks pour les postes de travail.
Téléchargez et exécutez en ligne gratuitement cette application nommée OpenCLIP avec OnWorks.
Suivez ces instructions pour exécuter cette application :
- 1. Téléchargé cette application sur votre PC.
- 2. Entrez dans notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous voulez.
- 3. Téléchargez cette application dans ce gestionnaire de fichiers.
- 4. Démarrez n'importe quel émulateur en ligne OS OnWorks à partir de ce site Web, mais un meilleur émulateur en ligne Windows.
- 5. Depuis le système d'exploitation OnWorks Windows que vous venez de démarrer, accédez à notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous souhaitez.
- 6. Téléchargez l'application et installez-la.
- 7. Téléchargez Wine depuis les dépôts de logiciels de vos distributions Linux. Une fois installé, vous pouvez ensuite double-cliquer sur l'application pour les exécuter avec Wine. Vous pouvez également essayer PlayOnLinux, une interface sophistiquée sur Wine qui vous aidera à installer des programmes et des jeux Windows populaires.
Wine est un moyen d'exécuter un logiciel Windows sur Linux, mais sans Windows requis. Wine est une couche de compatibilité Windows open source qui peut exécuter des programmes Windows directement sur n'importe quel bureau Linux. Essentiellement, Wine essaie de ré-implémenter suffisamment de Windows à partir de zéro pour qu'il puisse exécuter toutes ces applications Windows sans avoir réellement besoin de Windows.
CAPTURES D'ÉCRAN
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OuvrirCLIP
DESCRIPTION
L'objectif de ce référentiel est de permettre la formation de modèles avec une supervision contrastive image-texte et d'étudier leurs propriétés telles que la robustesse au changement de distribution. Notre point de départ est une implémentation de CLIP qui correspond à la précision des modèles CLIP d'origine lorsqu'ils sont formés sur le même ensemble de données. Plus précisément, un modèle ResNet-50 formé avec notre base de code sur le sous-ensemble d'images de 15 millions d'OpenAI de YFCC atteint une précision de 32.7 % dans le top 1 sur ImageNet. Le modèle CLIP d'OpenAI atteint 31.3 % lorsqu'il est formé sur le même sous-ensemble de YFCC. Pour faciliter l'expérimentation, nous fournissons également du code pour la formation sur les 3 millions d'images du jeu de données Conceptual Captions, où un ResNet-50x4 formé avec notre base de code atteint une précision de 22.2 % dans le top 1 ImageNet. Cette base de code est en cours de développement et nous invitons tous à contribuer à la rendre plus accessible et utile. À l'avenir, nous prévoyons d'ajouter la prise en charge de la formation TPU et de publier des modèles plus grands. Nous espérons que cette base de code facilitera et favorisera de nouvelles recherches.
Fonctionnalités
- Activer les modèles d'entraînement avec une supervision contrastive image-texte
- Étudier leurs propriétés telles que la robustesse au changement de distribution
- Formation sur les 3 millions d'images du jeu de données Conceptual Captions
- Affinage des tâches de classification
- OpenCLIP lit un fichier CSV à deux colonnes
- YFCC et autres ensembles de données
Langage de programmation
Python
Catégories
Il s'agit d'une application qui peut également être récupérée sur https://sourceforge.net/projects/openclip.mirror/. Il a été hébergé dans OnWorks afin d'être exécuté en ligne de la manière la plus simple à partir de l'un de nos systèmes d'exploitation gratuits.
