RetinaNet-R50
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
- Facebook AI Research
- Typ organizace
- Industry
- Země
- United States of America, France
- Publikováno
- 7 August 2017
- Autoři
- TY Lin, P Goyal, R Girshick, K He
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
- 34M
- Výcviková data
- 11,500,000,000 tokens
source: table 2 in https://arxiv.org/pdf/1911.09070.pdf
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
- Citace
- 16,437
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Focal loss for dense object detection
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
Odkud to přišlo
RetinaNet-R50 byl zveřejněn Facebook AI Research, v zemi zaznamenané jako United States of America, během August 2017. Vychází z organizace, která je kategorizována jako industry.
funguje v oblasti Vision, a je zaznamenán jako vykonávající úkol object detection.
Protože váhy nejsou k dispozici, žádné z hardwarových údajů na tomto webu se na něj nevztahují.
Co bylo zapotřebí k jeho vybudování
Tréninková sada běžela na přibližně 11,500,000,000 tokeny textu
Důvod, proč se to v tomto katalogu vůbec objevuje: highly cited.
Odpovědi
RetinaNet-R50 — běžné otázky
RetinaNet-R50— Je to OPEN SOURCE?
Licencování nikdy nebylo zaznamenáno v našich zdrojových datech. Neuváděné licencování považujeme za uzavřené, protože nezaznamenaná licence není na kterou by se dalo spoléhat.
RetinaNet-R50— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 34M. source: table 2 in https://arxiv.org/pdf/1911.09070.pdf. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
RetinaNet-R50— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Facebook AI Research, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry.
RetinaNet-R50— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v August 2017. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
RetinaNet-R50— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Vision, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol object detection. Modely často obsahují více než jeden z každého a štítky popisují účel spíše než omezení schopností.
RetinaNet-R50— 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.