YOLOv3
Žádný odhad
Žádné hardwarové požadavky pro tento model
Hmotnosti pro tento model nebyly zveřejněny, takže jej nelze stáhnout ani spustit na vlastním hardwaru v žádné velikosti. Je dostupný pouze prostřednictvím svého poskytovatele, a žádná změna grafické karty to nezmění..
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
- University of Washington
- Typ organizace
- Academia
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 8 April 2018
- Autoři
- Joseph Redmon, Ali Farhadi
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Vision
- Úkol
- Object detection
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 56.9M
- Výcviková data
- 5,430,000 tokens
Feature extractor (ignoring biases) 32*3*3*3 + 64*3*3*32 + 32*1*1*64 + 64*3*3*32 + 128*3*3*64 + 2*(64*1*1*128 + 128*3*3*64) + 256*3*3*128 + 8*(128*1*1*256 + 256*3*3*128) + 512*3*3*256 + 8*(256*1*1*512 + 512*3*3*256) + 1024*3*3*512 + 4*(512*1*1*1024 + 1024*3*3*512) + 4*4*1024*1000 source: table 1 This is assuming the average pooling step changes the output size from 8x8 to 4x4. The weights file is 237MB. If the weights are saved as float32, 4 bytes per weight, then there are approximately 2…
Source: https://image-net.org/download.php
Výpočty pro trénink
Aritmetika prováděná k trénování modelu, měřená v operacích s plovoucí desetinnou čárkou. Je to měřítko toho, kolik stál tréninkový běh, ne jak rychle hotový model na vás odpovídá.
- Výpočty pro trénink
- 1.3 × 10¹⁹ FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Operation counting
We use the formula training_compute = ops_per_forward_pass * 3.5 * n_epochs * n_examples Assuming 160 epochs of training as in https://arxiv.org/pdf/1612.08242.pdf Table 2: 18700000000 operations 18700000000 ops * 3.5 *160 epochs * 1281167 images
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.
- Tréninkový hardware
- NVIDIA M40,NVIDIA GeForce GTX TITAN X
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
- Closed — provider access only
- Přístup k modelu
- Unreleased
- Tréninkový kód
- Unreleased
code and weights, unclear license: https://pjreddie.com/darknet/yolo/
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Proč je to sledováno
- Highly cited
- Záznam důvěry
- Likely
- Citace
- 25,147
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- YOLOv3: An Incremental Improvement
- Nap poslední aktualizace
- 25 May 2026
Co čísla znamenají
Co je tento MODEL
YOLOv3 byl zveřejněn University of Washington, v zemi zaznamenané jako United States of America, během April 2018. Vydavatelská organizace je kategorizována jako academia.
funguje v oblasti Vision, a je zaznamenán jako vykonávající úkol object detection.
Jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže k němu lze přistupovat pouze prostřednictvím jeho poskytovatele. Žádná změna grafické karty to nezmění.
Trénink a původ
Trénování si vyžádalo výpočetní rozpočet přibližně 1.3 × 10¹⁹ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA M40,NVIDIA GeForce GTX TITAN X. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Bylo to trénováno na korpusu asi 5,430,000 tokeny textu
Jeho kritérium zahrnutí: highly cited.
Odpovědi
YOLOv3 — běžné otázky
YOLOv3— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
YOLOv3— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 56.9M. Feature extractor (ignoring biases) 32*3*3*3 + 64*3*3*32 + 32*1*1*64 + 64*3*3*32 + 128*3*3*64 + 2*(64*1*1*128 + 128*3*3*64) + 256*3*3*128 + 8*(128*1*1*256 + 256*3*3*128) + 512*3*3*256 + 8*(256*1*1*512 + 512*3*3*256) + 1024*3*3*512 + 4*(512*1*1*1024 + 1024*3*3*512) + 4*4*1024*1000 source: table 1 This is assuming the average pooling step changes the output size from 8x8 to 4x4. The weights file is 237MB. If the weights are saved as float32, 4 bytes per weight, then there are approximately 237M/4=59M parameters, consistent with the calculation above. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
YOLOv3— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností University of Washington, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako academia.
YOLOv3— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v April 2018. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
YOLOv3— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Vision, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol object detection. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.
YOLOv3— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 1.3 × 10¹⁹ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA M40,NVIDIA GeForce GTX TITAN X. To měří, co stálo výrobu modelu, a neříká nic o tom, jak rychle odpovídá po natrénování — rychlost inferencí závisí na šířce pásma paměti, nikoli na rozpočtu na trénink.
YOLOv3— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?
Žádné. Toto je uzavřený model — jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže jej nelze stáhnout nebo spustit na vlastním hardwaru za žádnou cenu. Je dostupný pouze prostřednictvím jeho poskytovatele.
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.