Vision-based obstacle avoidance system (2005)
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
- New York University (NYU),Net-Scale technologies,NEC Laboratories
- Typ organizace
- Academia,Industry,Industry
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 5 December 2005
- Autoři
- Urs Muller, Jan Ben, Eric Cosatto, Beat Flepp, Yann LeCun
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Robotics, Vision
- Úkol
- Self-driving car, Object detection
- Přístup
- Supervised
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 72K
- Výcviková data
- tokens
- Epochy
- 18
"The network has 3.15 Million connections and about 72,000 trainable parameters."
"With 95,000 training image pairs, training took 18 epochs through the training set."
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.
- Tréninkový hardware
- Intel Pentium 4 HT 630
- Používané čipy
- 1
- Doba reálného času
- 96 hours
- Příkon
- 103 W
"A complete training session required about four days of CPU time on a 3.0GHz Pentium/Xeon-based server"
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
- Tréninkový kód
- Unreleased
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
- 742
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Off-Road Obstacle Avoidance through End-to-End Learning
- Nap poslední aktualizace
- 11 February 2026
Co čísla znamenají
O tomto modelu
Vision-based obstacle avoidance system (2005) byl zveřejněn New York University (NYU),Net-Scale technologies,NEC Laboratories, v zemi zaznamenané jako United States of America, během December 2005. Vydavatelská organizace je kategorizována jako academia,Industry,Industry.
funguje v oblasti Robotics, Vision, a je zaznamenán jako vykonávající úkol self-driving car, Object detection.
Protože váhy nejsou k dispozici, žádné z hardwarových údajů na tomto webu se na něj nevztahují.
Odpovědi
Vision-based obstacle avoidance system (2005) — běžné otázky
Vision-based obstacle avoidance system (2005)— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Robotics, Vision, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol self-driving car, Object detection. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.
Vision-based obstacle avoidance system (2005)— 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.
Vision-based obstacle avoidance system (2005)— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
Vision-based obstacle avoidance system (2005)— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 72K. "The network has 3.15 Million connections and about 72,000 trainable parameters.". Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
Vision-based obstacle avoidance system (2005)— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností New York University (NYU),Net-Scale technologies,NEC Laboratories, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako academia,Industry,Industry.
Vision-based obstacle avoidance system (2005)— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v December 2005. 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.