DAC-CSR
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
- Jiangnan University,University of Surrey
- Typ organizace
- Academia,Academia
- Země
- China, United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Publikováno
- 16 November 2016
- Autoři
- Zhen-Hua Feng, Josef Kittler, William Christmas, Patrik Huber, Xiao-Jun Wu
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Vision
- Úkol
- Face detection
- Přístup
- Supervised
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- Výcviková data
- 20,000 tokens
[images] AFLW-full splits the 24386 images into 20000/4386 for training/testing.
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
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
- SOTA improvement
- Záznam důvěry
- Confident
https://paperswithcode.com/sota/face-alignment-on-aflw-19
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Dynamic Attention-controlled Cascaded Shape Regression Exploiting Training Data Augmentation and Fuzzy-set Sample Weighting
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
Odkud to přišlo
DAC-CSR byl zveřejněn Jiangnan University,University of Surrey, v zemi zaznamenané jako China, během November 2016. Vydavatelská organizace je kategorizována jako academia,Academia.
funguje v oblasti Vision, a je zaznamenán jako vykonávající úkol face detection.
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
Trénink spotřeboval korpus kolem 20,000 tokeny textu
Jeho kritérium zahrnutí: sOTA improvement.
Odpovědi
DAC-CSR — běžné otázky
DAC-CSR— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Jiangnan University,University of Surrey, zakládající se na China, organizace zařazená jako academia,Academia.
DAC-CSR— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v November 2016. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
DAC-CSR— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Vision, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol face detection. Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.
DAC-CSR— 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.
DAC-CSR— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
DAC-CSR— kolik má parametrů?
Pro něj nebyl zveřejněn žádný počet parametrů, a proto se na této stránce neobjevují žádné údaje o paměti nebo rychlosti.
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.