Fisher Vector image classifier
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
- Universidad Nacional de Cordoba,Inteligent Systems Lab Amsterdam,University of Amsterdam,LEAR Team,INRIA,Xerox Research Centre Europe (XRCE)
- Typ organizace
- Academia,Academia,Academia,Academia,Industry
- Země
- Argentina, Netherlands, France
- Publikováno
- 12 June 2013
- Autoři
- orge Sanchez, Florent Perronnin, Thomas Mensink, Jakob Verbeek
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Vision
- Úkol
- Image classification
- Číselný formát
- FP32
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- Výcviková data
- 4,500,000 tokens
Výpočty pro trénink
Aritmetika prováděná k trénování modelu, měřená v operacích s plovoucí desetinnou čárkou. Je to měřítko toho, kolik stál tréninkový běh, ne jak rychle hotový model na vás odpovídá.
- Výpočty pro trénink
- 9.1 × 10¹³ FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Hardware
They use a Intel Xeon E5-2470 Processor for 2 hours. This can do 12,617 MOps/Sec (average test results, assuming they achieved a similar utilization) https://www.cpubenchmark.net/cpu.php?cpu=Intel+Xeon+E5-2470+%40+2.30GHz&id=2003 12617000000*2*60*60=90842400000000
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.
- Doba reálného času
- 2 hours
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Záznam důvěry
- Confident
- Citace
- 1,707
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Image Classification with the Fisher Vector: Theory and Practice
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
Co je tento MODEL
Fisher Vector image classifier byl zveřejněn Universidad Nacional de Cordoba,Inteligent Systems Lab Amsterdam,University of Amsterdam,LEAR Team,INRIA,Xerox Research Centre Europe (XRCE), v zemi zaznamenané jako Argentina, během June 2013. Vychází z organizace, která je kategorizována jako academia,Academia,Academia,Academia,Industry.
funguje v oblasti Vision, a je zaznamenán jako vykonávající úkol image classification.
Jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže k němu lze přistupovat pouze prostřednictvím jeho poskytovatele. Žádná změna grafické karty to nezmění.
Trénink a původ
Trénování si vyžádalo výpočetní rozpočet přibližně 9.1 × 10¹³ FLOP. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Trénink spotřeboval korpus kolem 4,500,000 tokeny textu
Odpovědi
Fisher Vector image classifier — běžné otázky
Fisher Vector image classifier— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v June 2013. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
Fisher Vector image classifier— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Vision, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol image classification. Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.
Fisher Vector image classifier— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 9.1 × 10¹³ FLOP. To měří, co stálo výrobu modelu, a neříká nic o tom, jak rychle odpovídá po natrénování — rychlost inferencí závisí na šířce pásma paměti, nikoli na rozpočtu na trénink.
Fisher Vector image classifier— 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.
Fisher Vector image classifier— 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.
Fisher Vector image classifier— kolik má parametrů?
Pro něj nebyl zveřejněn žádný počet parametrů, a proto se na této stránce neobjevují žádné údaje o paměti nebo rychlosti.
Fisher Vector image classifier— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Universidad Nacional de Cordoba,Inteligent Systems Lab Amsterdam,University of Amsterdam,LEAR Team,INRIA,Xerox Research Centre Europe (XRCE), zakládající se na Argentina, organizace zařazená jako academia,Academia,Academia,Academia,Industry.
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.