PointNet++
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
- Stanford University
- Typ organizace
- Academia
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 7 June 2017
- Autoři
- Charles R. Qi, Li Yi, Hao Su, Leonidas J. Guibas
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- 3D modeling
- Úkol
- 3D segmentation
- 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.
- Výcviková data
- 60,000 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
- Záznam důvěry
- Unknown
- Citace
- 14,031
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metric Space
- Nap poslední aktualizace
- 25 May 2026
Co čísla znamenají
Co je tento MODEL
PointNet++ byl zveřejněn Stanford University, v zemi zaznamenané jako United States of America, během June 2017. Vydavatelská organizace je kategorizována jako academia.
funguje v oblasti 3D modeling, a je zaznamenán jako vykonávající úkol 3D segmentation.
Jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže k němu lze přistupovat pouze prostřednictvím jeho poskytovatele. Žádná změna grafické karty to nezmění.
Jak bylo trénováno
Trénink spotřeboval korpus kolem 60,000 tokeny textu
Je sledováno v základním datasetu z jednoho konkrétního důvodu: highly cited.
Odpovědi
PointNet++ — běžné otázky
PointNet++— K čemu se to používá?
funguje v oblasti 3D modeling, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol 3D segmentation. Modely často obsahují více než jeden z každého a štítky popisují účel spíše než omezení schopností.
PointNet++— 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.
PointNet++— 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.
PointNet++— kolik má parametrů?
Pro něj nebyl zveřejněn žádný počet parametrů, a proto se na této stránce neobjevují žádné údaje o paměti nebo rychlosti.
PointNet++— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Stanford University, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako academia.
PointNet++— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v June 2017. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
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.