Spatiotemporal fusion ConvNet
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
- Graz University of Technology,University of Oxford
- Typ organizace
- Academia,Academia
- Země
- Austria, United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Publikováno
- 1 June 2016
- Autoři
- Christoph Feichtenhofer, Axel Pinz, Andrew Zisserman
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Video
- Úkol
- Video, Action recognition
- 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
- 13,000 tokens
[SECONDS OF VIDEO] They use UCF101, whose paper says "We introduce UCF101 which is currently the largest dataset of human actions. It consists of 101 action classes, over 13k clips and 27 hours of video data"
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Citace
- 2,538
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Convolutional Two-Stream Network Fusion for Video Action Recognition
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
Odkud to přišlo
Spatiotemporal fusion ConvNet byl zveřejněn Graz University of Technology,University of Oxford, v zemi zaznamenané jako Austria, během June 2016. Vychází z organizace, která je kategorizována jako academia,Academia.
funguje v oblasti Video, a je zaznamenán jako vykonávající úkol video, Action recognition.
Toto je uzavřený model: trénované hodnoty zůstaly u toho, kdo je vyprodukoval, a není k dispozici žádná místní verze k spuštění.
Jak bylo trénováno
Trénink spotřeboval korpus kolem 13,000 tokeny textu
Odpovědi
Spatiotemporal fusion ConvNet — běžné otázky
Spatiotemporal fusion ConvNet— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Video, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol video, Action recognition. Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.
Spatiotemporal fusion ConvNet— 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.
Spatiotemporal fusion ConvNet— 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.
Spatiotemporal fusion ConvNet— kolik má parametrů?
Pro něj nebyl zveřejněn žádný počet parametrů, a proto se na této stránce neobjevují žádné údaje o paměti nebo rychlosti.
Spatiotemporal fusion ConvNet— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Graz University of Technology,University of Oxford, zakládající se na Austria, organizace zařazená jako academia,Academia.
Spatiotemporal fusion ConvNet— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v June 2016. 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.