CompACT-Deep
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
- University of California San Diego
- Typ organizace
- Academia
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 19 July 2015
- Autoři
- Zhaowei Cai, M. Saberian, N. Vasconcelos
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Vision
- Úkol
- Object detection
- Přístup
- Supervised
- Základní model
- AlexNet,VGG16
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- Výcviková data
- tokens
From the paper: For Caltech, we used the training set size of [21] [21] is https://arxiv.org/pdf/1406.1134. From that paper: For the following experiments, we rely solely on the training set of the Caltech Pedestrian Dataset [10]. Of the 71 minute long training videos (∼128k images), we use every fourth video as validation data and the rest for training. 128k * 3/4 = 96k
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.
- Tréninkový hardware
- NVIDIA Tesla K40m
- Používané čipy
- 1
- Příkon
- 286 W
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
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/pedestrian-detection-on-caltech "This enables state of the art performance on the Caltech and KITTI datasets, at fairly fast speeds."
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Learning Complexity-Aware Cascades for Deep Pedestrian Detection
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
Co je tento MODEL
CompACT-Deep byl zveřejněn University of California San Diego, v zemi zaznamenané jako United States of America, během July 2015. Vydavatelská organizace je kategorizována jako academia.
funguje v oblasti Vision, a je zaznamenán jako vykonávající úkol object detection.
Místo toho, aby byl trénován od nuly, je odvozen z AlexNet,VGG16. Většina modelů na této úrovni je přizpůsobena z existující základny namísto toho, aby byla vytvořena od nuly.
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
Důvod, proč se to v tomto katalogu vůbec objevuje: sOTA improvement.
Odpovědi
CompACT-Deep — běžné otázky
CompACT-Deep— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností University of California San Diego, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako academia.
CompACT-Deep— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v July 2015. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
CompACT-Deep— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Vision, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol object detection. Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.
CompACT-Deep— 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.
CompACT-Deep— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
CompACT-Deep— 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.