DeepLab
Žádný odhad
Žádné hardwareové požadavky na tento model
Hmotnosti tohoto modelu nebyly publikovány, takže jej nelze stáhnout ani spustit na vlastním hardwaru v jakékoli velikosti. Je dostupný pouze prostřednictvím svého poskytovatele a žádná grafická karta to nezmění..
Záznam.
Plná specifikace
Všechno zaznamenané k tomuto modelu. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, nikoli jak běží — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do něj bylo vloženo, a jak se srovnává s modely postavenými na jinou škálu.
Původ
Kdo vybudoval tento model, kde a kdy byl publikován.
- Organizace
- Google,University of California Los Angeles (UCLA)
- Typ organizace
- Industry,Academia
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 22 December 2014
- Autoři
- Liang-Chieh Chen, George Papandreou, Iasonas Kokkinos, Kevin Murphy, Alan L. Yuille
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vyvinut. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Vision
- Úkol
- Image segmentation
- Číselný formát
- FP32
Velikost
Jak velký je model a na kolik dat byl vytrénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje o tom, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- Tréninková data
- tokens
Jak je klasifikováno
Labely, které se na zdrojovém datovém souboru používají při sledování významných modelů, a jak moc si je jistý touto položkou.
- Záznam důvěry
- Unknown
- Citace
- 5,234
Zdroje
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposled zkontrolován.
- Odkaz
- Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets and Fully Connected CRFs
- Naposledy aktualizováno
- 25 May 2026
Co čísla znamenají
Co je tento model
DeepLab was published by Google,University of California Los Angeles (UCLA), in United States of America, in December 2014. The organisation is categorised as industry,Academia.
It works in Vision, and is recorded as doing image segmentation.
Because the weights are not available, none of the hardware figures elsewhere on this site apply to it.
Odpovědi
DeepLab — Časté dotazy
How many parameters does DeepLab have?
No parameter count has been published for DeepLab, which is why no memory or speed figure appears on this page.
Who created DeepLab?
DeepLab was published by Google,University of California Los Angeles (UCLA), based in United States of America, categorised as industry,Academia.
When was DeepLab released?
DeepLab was published in December 2014. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is DeepLab used for?
DeepLab works in Vision, and is recorded as handling image segmentation. These are the areas it was designed around; they describe intent rather than a hard boundary.
What GPU do I need to run DeepLab?
None. DeepLab is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is DeepLab open source?
The licensing for DeepLab was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.
Druhý směr
Když se na to podíváte z druhé strany?
Tato stránka začíná modelem. Pokud již vlastníte kartu a chcete vědět, co vše bude schopna spustit, Začněte raději od hardwaru.