ShuffleNet v1
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
- Megvii Inc
- Typ organizace
- Industry
- Země
- China
- Publikováno
- 3 July 2017
- Autoři
- X Zhang, X Zhou, M Lin, J Sun
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Vision
- Úkol
- Object detection, Image classification
- Číselný formát
- FP32
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 2.4M
- Výcviková data
- 1,280,000 tokens
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
- 8,325
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices
- Nap poslední aktualizace
- 25 May 2026
Co čísla znamenají
Odkud to přišlo
ShuffleNet v1 byl zveřejněn Megvii Inc, v zemi zaznamenané jako China, během July 2017. Vychází z organizace, která je kategorizována jako industry.
funguje v oblasti Vision, a je zaznamenán jako vykonávající úkol object detection, Image classification.
Toto je uzavřený model: trénované hodnoty zůstaly u toho, kdo je vyprodukoval, a není k dispozici žádná místní verze k spuštění.
Co bylo zapotřebí k jeho vybudování
Bylo to trénováno na korpusu asi 1,280,000 tokeny textu
Je sledováno v základním datasetu z jednoho konkrétního důvodu: highly cited.
Odpovědi
ShuffleNet v1 — běžné otázky
ShuffleNet v1— 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.
ShuffleNet v1— 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.
ShuffleNet v1— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 2.4M. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
ShuffleNet v1— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Megvii Inc, zakládající se na China, organizace zařazená jako industry.
ShuffleNet v1— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v July 2017. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
ShuffleNet v1— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Vision, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol object detection, Image classification. Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.
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.