Synergistic Face Detector
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
- 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 vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Vision
- Úkol
- Face detection
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 16.6K
- Výcviková 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
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
- 5.3 × 10¹³ FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- 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 vyžadovalo ze zásuvky.
- Tréninkový hardware
- Intel Pentium 4 2.40
- Doba reálného času
- 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 některé z čísel grafických karet na této stránce vztahují.
- Hmotnosti
- Closed — provider access only
- Přístup k modelu
- 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
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Synergistic Face Detection and Pose Estimation with Energy-Based Models
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
O tomto modelu
Synergistic Face Detector byl zveřejněn NEC Laboratories,Courant Institute of Mathematical Sciences, v zemi zaznamenané jako United States of America, během December 2004. Kategorie, do které vydavatel spadá, je industry,Academia.
funguje v oblasti Vision, a je zaznamenán jako vykonávající úkol face detection.
Toto je uzavřený model: trénované hodnoty zůstaly u toho, kdo je vyprodukoval, a není k dispozici žádná místní verze k spuštění.
Jak bylo trénováno
Produkce toho vyžadovala aritmetiku v celkové výši přibližně 5.3 × 10¹³ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako Intel Pentium 4 2.40. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Odpovědi
Synergistic Face Detector — běžné otázky
Synergistic Face Detector— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
Synergistic Face Detector— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 16.6K. "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. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
Synergistic Face Detector— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností NEC Laboratories,Courant Institute of Mathematical Sciences, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry,Academia.
Synergistic Face Detector— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v December 2004. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
Synergistic Face Detector— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Vision, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol face detection. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.
Synergistic Face Detector— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 5.3 × 10¹³ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako Intel Pentium 4 2.40. 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.
Synergistic Face Detector— 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.