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
- 2 December 2016
- Autoři
- CR Qi, H Su, K Mo, LJ Guibas
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- 3D modeling
- Úkol
- 3D 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
- 9,843 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
- 17,492
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation
- Nap poslední aktualizace
- 25 May 2026
Co čísla znamenají
Odkud to přišlo
PointNet byl zveřejněn Stanford University, v zemi zaznamenané jako United States of America, během December 2016. 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
Tréninková sada běžela na přibližně 9,843 tokeny textu
Důvod, proč se to v tomto katalogu vůbec objevuje: highly cited.
Odpovědi
PointNet — běžné otázky
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 December 2016. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
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.
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.