Unsupervised Scale-Invariant Learning
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
- University of Oxford
- Typ organizace
- Academia
- Země
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Publikováno
- 18 June 2003
- Autoři
- R Fergus, P Perona, A Zisserman
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Vision
- Úkol
- Image classification
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 0.5K
- Výcviková data
- 400 tokens
See Table 1
See Table 2 and Figure 1. There are 7 datasets, each with 200-800 of pictures. I pick 500 as the avg number of pictures
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Citace
- 2,970
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Object Class Recognition by Unsupervised Scale-Invariant Learning
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
O tomto modelu
Unsupervised Scale-Invariant Learning byl zveřejněn University of Oxford, v zemi zaznamenané jako United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, během June 2003. Vychází z organizace, která je kategorizována jako academia.
funguje v oblasti Vision, a je zaznamenán jako vykonávající úkol image classification.
Toto je uzavřený model: trénované hodnoty zůstaly u toho, kdo je vyprodukoval, a není k dispozici žádná místní verze k spuštění.
Trénink a původ
Tréninková sada běžela na přibližně 400 tokeny textu
Odpovědi
Unsupervised Scale-Invariant Learning — běžné otázky
Unsupervised Scale-Invariant Learning— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Vision, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol image classification. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.
Unsupervised Scale-Invariant Learning— 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.
Unsupervised Scale-Invariant Learning— 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.
Unsupervised Scale-Invariant Learning— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 0.5K. See Table 1. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
Unsupervised Scale-Invariant Learning— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností University of Oxford, zakládající se na United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, organizace zařazená jako academia.
Unsupervised Scale-Invariant Learning— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v June 2003. 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.