Synergistic Face Detector
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
- NEC Laboratories,Courant Institute of Mathematical Sciences
- Typ organizace
- Industry,Academia
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 1 December 2004
- Autoři
- Margarita Osadchy, Matthew Miller, Yann LeCun
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vyvinut. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Vision
- Úkol
- Face detection
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.
- Parametry
- 16.6K
- Tréninková data
- tokens
- Epochy
- 9
"We employ a network architecture similar to LeNet5 [6]. The difference is in the number of maps. In our architecture we have 8 feature maps in the bottom convolutional and subsampling layers and 20 maps in the next two layers. The last layer has 9 outputs to encode two pose parameters" Using the general architecture of LeNet5 from "Gradient-based learning applied to document recognition" (LeCun, 1998), we get: C1: CNN, D = 8, K=5, C=1; Parameters = 200 C3: CNN, D=20, K=5, C=8; Parameters = 4,00…
52,850x2x5
Výpočet trénování
Aritmetika prováděná k trénování modelu, měřená v operacích s plovoucí desetinnou čárkou. Je to měřítko toho, kolik stál trénink, nikoli jak rychle hotový model na vás odpovídá.
- Výpočet trénování
- 5.3 × 10¹³ FLOP
- Jak bylo založeno
- Hardware
26*60*60*[(2.81E+03)*((1E6)/2.5)]*0.5 "Training was performed using LUSH [1], and the total training time was about 26 hours on a 2Ghz Pentium 4" "The Progress of Computing" (Nordhaus, 2001) says that a Pentium 4 runs at 2.81E+03 MSOPS, and that "Most benchmarks find that 1 million flops correspond to between 2 and 3 MSOPS" A utilization rate of 0.5 was estimated since this is a smaller model that ran on a CPU (both of which suggest a slightly higher utilization rate than 0.3 to 0.4)
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to bralo ze zásuvky.
- Tréninkové hardwarové zařízení
- Intel Pentium 4 2.40
- Wall-clock time
- 26 hours
"Training was performed using LUSH [1], and the total training time was about 26 hours on a 2Ghz Pentium 4"
Dostupnost
Zda můžete získat model a spustit ho na svém vlastním hardwaru, což rozhoduje o tom, zda se na tuto stránku vztahují jakákoliv čísla grafických karet.
- Váhy
- Closed — provider access only
- Přístup k modelu
- Unreleased
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
- Confident
Zdroje
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposled zkontrolován.
- Odkaz
- Synergistic Face Detection and Pose Estimation with Energy-Based Models
- Naposledy aktualizováno
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
O tomto modelu
Synergistic Face Detector was published by NEC Laboratories,Courant Institute of Mathematical Sciences, in United States of America, in December 2004. industry,Academia is the category the publisher falls under.
It works in Vision, and is recorded as doing face detection.
Toto je uzavřený model: vyškolené hodnoty zůstaly u toho, kdo je vyprodukoval, a není zde žádná lokální verze k provozování.
Jak byla trénována
Producing it required around 5.3 × 10¹³ FLOP of arithmetic, on Intel Pentium 4 2.40, which is a statement about the training budget rather than about inference.
Odpovědi
Synergistic Face Detector — Časté dotazy
Is Synergistic Face Detector open source?
No. Synergistic Face Detector has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
How many parameters does Synergistic Face Detector have?
Synergistic Face Detector has 16.6K parameters. "We employ a network architecture similar to LeNet5 [6]. The difference is in the number of maps. In our architecture we have 8 feature maps in the bottom convolutional and subsampling layers and 20 maps in the next two layers. The last layer has 9 outputs to encode two pose parameters" Using the general architecture of LeNet5 from "Gradient-based learning applied to document recognition" (LeCun, 1998), we get: C1: CNN, D = 8, K=5, C=1; Parameters = 200 C3: CNN, D=20, K=5, C=8; Parameters = 4,000 C5: NN, D=20, K=5, C=20; Parameters = 10,000 F6: NN, N=20, M=84; Parameters = 1,680 Output: NN, N=84, M=9; Parameters = 756 Pooling layers: negligible Parameters = 16,636. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created Synergistic Face Detector?
Synergistic Face Detector was published by NEC Laboratories,Courant Institute of Mathematical Sciences, based in United States of America, categorised as industry,Academia.
When was Synergistic Face Detector released?
Synergistic Face Detector was published in December 2004. 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 Synergistic Face Detector used for?
Synergistic Face Detector works in Vision, and is recorded as handling face detection. A model can carry several of each, so these are the areas it was built for rather than a limit on what it will attempt.
How much compute was used to train Synergistic Face Detector?
Around 5.3 × 10¹³ FLOP, on Intel Pentium 4 2.40. That measures what producing the model cost and says nothing about how quickly it answers once trained — inference speed comes from memory bandwidth, not from the training budget.
What GPU do I need to run Synergistic Face Detector?
None. Synergistic Face Detector 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.
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.