DANet
Žádný odhad
Žádné hardwarové požadavky pro tento model
Hmotnosti tohoto modelu jsou otevřené, ale žádný počet parametrů pro něj nebyl zveřejněn. Každé číslo týkající se paměti a rychlosti vychází z této hodnoty, takže bychom raději nic neukázali, než fabrikaovaný odhad..
Na záznamu
Plná specifikace
Všechno o tomto modelu v záznamech. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, spíše než jak funguje — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do něj bylo vynaloženo, a jak se srovnává s modely postavenými na jiné úrovni..
Původ
Kdo vytvořil tento model, kde a kdy byl publikován.
- Organizace
- Chinese Academy of Sciences
- Typ organizace
- Academia
- Země
- China
- Publikováno
- 21 April 2019
- Autoři
- Jun Fu, Jing Liu, Haijie Tian, Yong Li, Yongjun Bao, Zhiwei Fang, Hanqing Lu
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Vision
- Úkol
- Semantic segmentation
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- Výcviková data
- 1,757,085,696 tokens
Dostupnost
Zda můžete získat model a spustit ho na svém vlastním hardwaru, což rozhoduje o tom, zda se některé z čísel grafických karet na této stránce vztahují.
- Hmotnosti
- Open — downloadable
- Přístup k modelu
- Open weights (unrestricted)
- Tréninkový kód
- Open source
MIT for code and weights: https://github.com/junfu1115/DANet/ train code: https://github.com/junfu1115/DANet/tree/master/experiments/recognition
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Záznam důvěry
- Unknown
- Citace
- 5,741
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Dual Attention Network for Scene Segmentation
- Nap poslední aktualizace
- 1 January 2026
Co čísla znamenají
O tomto modelu
DANet byl zveřejněn Chinese Academy of Sciences, v zemi zaznamenané jako China, během April 2019. Kategorie, do které vydavatel spadá, je academia.
funguje v oblasti Vision, a je zaznamenán jako vykonávající úkol semantic segmentation.
Otevřené váhy jsou to, co dává této stránce místo v kalkulátoru spíše než pouze v katalogu: je to model, který můžeš skutečně držet.
Jak bylo trénováno
Trénink spotřeboval korpus kolem 1,757,085,696 tokeny textu
Odpovědi
DANet — běžné otázky
DANet— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v April 2019. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
DANet— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Vision, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol semantic segmentation. Modely často obsahují více než jeden z každého a štítky popisují účel spíše než omezení schopností.
DANet— kde si to mohu stáhnout?
Váhy jsou zveřejněny, i když nemáme odkaz na repozitář. Tato stránka vypočítává hardwarové požadavky spíše než aby hostila modelové soubory.
DANet— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?
Nemůžeme říct. Má otevřené váhy, ale žádný počet parametrů pro něj nebyl zveřejněn a každý výpočet paměti a rychlosti začíná od toho čísla. Raději bychom ukázali nic než vykonstruovaný odhad.
DANet— Je to OPEN SOURCE?
Jeho váhy jsou zveřejněny, takže si je lze stáhnout a spustit na vlastním hardwaru. Všimněte si, že open WEIGHTS není totéž co open SOURCE v plném smyslu — neříká nic o tréninkových datech, tréninkovém kódu nebo obchodních podmínkách připojených.
DANet— kolik má parametrů?
Pro něj nebyl zveřejněn žádný počet parametrů, a proto se na této stránce neobjevují žádné údaje o paměti nebo rychlosti.
DANet— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Chinese Academy of Sciences, zakládající se na China, organizace zařazená jako academia.
Druhý směr
Díváte se na to z druhé strany?
Tato stránka začíná od modelu. Pokud již vlastníte kartu a chcete vědět všechno, co bude spuštěno, začněte raději od hardwaru.