Multiresolution CNN
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
- Google,Stanford University
- Typ organizace
- Industry,Academia
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 23 June 2014
- Autoři
- A Karpathy, G Toderici, S Shetty, T Leung
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Video
- Úkol
- Video classification
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 126.1M
- Výcviková data
- 50,000,000 tokens
"Using shorthand notation, the full [single frame] architecture is C(96, 11, 3)-N-P-C(256, 5, 1)-N-P-C(384, 3, 1)-C(384, 3, 1)-C(256, 3, 1)-P-FC(4096)-FC(4096), where C(d, f, s) indicates a convolutional layer with d filters of spatial size f ×f, applied to the input with stride s" Two such single-frame architectures are concatenated as shown in figure 2 "Since the input is only of half the spatial size as the full-frame models, we take out the last pooling layer to ensure that both streams st…
"We further estimate the size of our dataset of sampled frames to be on the order of 50 million examples and that our networks have each seen approximately 500 million examples throughout the training period in total." So 5e+7 datapoints and 10 epochs.
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
- Highly cited
- Citace
- 6,254
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Large-Scale Video Classification with Convolutional Neural Networks
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
Pozadí
Multiresolution CNN byl zveřejněn Google,Stanford University, v zemi zaznamenané jako United States of America, během June 2014. Vychází z organizace, která je kategorizována jako industry,Academia.
funguje v oblasti Video, a je zaznamenán jako vykonávající úkol video classification.
Jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže k němu lze přistupovat pouze prostřednictvím jeho poskytovatele. Žádná změna grafické karty to nezmění.
Jak bylo trénováno
Tréninková sada běžela na přibližně 50,000,000 tokeny textu
Jeho kritérium zahrnutí: highly cited.
Odpovědi
Multiresolution CNN — běžné otázky
Multiresolution CNN— 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.
Multiresolution CNN— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 126.1M. "Using shorthand notation, the full [single frame] architecture is C(96, 11, 3)-N-P-C(256, 5, 1)-N-P-C(384, 3, 1)-C(384, 3, 1)-C(256, 3, 1)-P-FC(4096)-FC(4096), where C(d, f, s) indicates a convolutional layer with d filters of spatial size f ×f, applied to the input with stride s" Two such single-frame architectures are concatenated as shown in figure 2 "Since the input is only of half the spatial size as the full-frame models, we take out the last pooling layer to ensure that both streams still terminate in a layer of size 7×7×256. " We assume the input are T=10 frames with C=3 color channels each 2*(256*(10*3*5*5+1) + 384*(256*3*3+1) + 384*(384*3*3+1) + 256*(384*3*3+1)) + (2*7*7*256 + 1)*4096 + (4096+1)*4096. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
Multiresolution CNN— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Google,Stanford University, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry,Academia.
Multiresolution CNN— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v June 2014. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
Multiresolution CNN— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Video, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol video classification. Modely často obsahují více než jeden z každého a štítky popisují účel spíše než omezení schopností.
Multiresolution CNN— 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.
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.