CRF-RNN
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 Oxford,Stanford University,Baidu
- Typ organizace
- Academia,Academia,Industry
- Země
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, United States of America, China
- Publikováno
- 11 February 2015
- Autoři
- Shuai Zheng, Sadeep Jayasumana, Bernardino Romera-Paredes, Vibhav Vineet, Zhizhong Su, Dalong Du, Chang Huang, Philip H. S. Torr
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Vision
- Úkol
- Image 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
- tokens
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Záznam důvěry
- Unknown
- Citace
- 2,661
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Conditional Random Fields as Recurrent Neural Networks
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
Co je tento MODEL
CRF-RNN byl zveřejněn University of Oxford,Stanford University,Baidu, v zemi zaznamenané jako United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, během February 2015. Kategorie, do které vydavatel spadá, je academia,Academia,Industry.
funguje v oblasti Vision, a je zaznamenán jako vykonávající úkol image segmentation.
Jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže k němu lze přistupovat pouze prostřednictvím jeho poskytovatele. Žádná změna grafické karty to nezmění.
Odpovědi
CRF-RNN — běžné otázky
CRF-RNN— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Vision, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol image segmentation. Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.
CRF-RNN— 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.
CRF-RNN— 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.
CRF-RNN— kolik má parametrů?
Pro něj nebyl zveřejněn žádný počet parametrů, a proto se na této stránce neobjevují žádné údaje o paměti nebo rychlosti.
CRF-RNN— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností University of Oxford,Stanford University,Baidu, zakládající se na United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, organizace zařazená jako academia,Academia,Industry.
CRF-RNN— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v February 2015. 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.