3DDFA

Uzavřené váhy Chinese Academy of Sciences,Michigan State University 5.4M parametry November 2015

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
Chinese Academy of Sciences,Michigan State University
Typ organizace
Academia,Academia
Země
China, United States of America
Publikováno
23 November 2015
Autoři
Xiangyu Zhu, Zhen Lei, Xiaoming Liu, Hailin Shi, S. Li

Co to dělá

Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.

Doména
Vision
Úkol
Face detection, 3D reconstruction
Přístup
Supervised

Velikost

Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.

parametry
5.4M

Parameters based on Figure 2: CNN layers: 4*4*16*6+4*4*32*16=9728 Local CNN: 3*3*48*32*11*11+3*3*64*49*9*9=3958848 FC: 9*9*64*256+234*256=1387008 Total: 9728+3958848+1387008=5355584

Výcviková data
293,901 tokens

"We divide 300W-LP into 97,967 samples for training and 24,483 samples for testing, without identity overlapping. "

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
Open source

MIT license: https://github.com/cleardusk/3DDFA (refers to the improved later version of the paper)

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

https://paperswithcode.com/sota/3d-face-reconstruction-on-florence "Experiments on the challenging AFLW database show that our approach achieves significant improvements over state-of-the-art methods."

Záznam důvěry
Confident

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference
Face Alignment in Full Pose Range: A 3D Total Solution
Nap poslední aktualizace
28 November 2025

Co čísla znamenají

Co je tento MODEL

3DDFA byl zveřejněn Chinese Academy of Sciences,Michigan State University, v zemi zaznamenané jako China, během November 2015. Vychází z organizace, která je kategorizována jako academia,Academia.

funguje v oblasti Vision, a je zaznamenán jako vykonávající úkol face detection, 3D reconstruction.

Jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže k němu lze přistupovat pouze prostřednictvím jeho poskytovatele. Žádná změna grafické karty to nezmění.

Trénink a původ

Trénink spotřeboval korpus kolem 293,901 tokeny textu

Jeho kritérium zahrnutí: sOTA improvement.

Odpovědi

3DDFA — běžné otázky

01

3DDFA— Kdy byl vydán?

Bylo to zveřejněno v November 2015. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.

02

3DDFA— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Vision, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol face detection, 3D reconstruction. Modely často obsahují více než jeden z každého a štítky popisují účel spíše než omezení schopností.

03

3DDFA— 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.

04

3DDFA— Je to OPEN SOURCE?

Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.

05

3DDFA— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 5.4M. Parameters based on Figure 2: CNN layers: 4*4*16*6+4*4*32*16=9728 Local CNN: 3*3*48*32*11*11+3*3*64*49*9*9=3958848 FC: 9*9*64*256+234*256=1387008 Total: 9728+3958848+1387008=5355584. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

06

3DDFA— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností Chinese Academy of Sciences,Michigan State University, zakládající se na China, organizace zařazená jako academia,Academia.

Zdroj

Původní publikace

Nahrávka naposledy aktualizována 28 November 2025

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.