Zero-shot Monocular Scene Flow (ZeroMSF)

Uzavřené váhy NVIDIA,Brown University January 2025

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
NVIDIA,Brown University
Typ organizace
Industry,Academia
Země
United States of America
Publikováno
20 January 2025
Autoři
Yiqing Liang, Abhishek Badki, Hang Su, James Tompkin, Orazio Gallo

Co to dělá

Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.

Doména
3D modeling, Driving
Úkol
3D reconstruction, Self-driving car

Velikost

Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.

Výcviková data
tokens

"1M annotated training samples across diverse synthetic scenes"

Epochy
50

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
3.2 × 10¹⁹ FLOP

312000000000000 FLOP / GPU / sec * 8 GPUs * 12 hours * 3600 sec / hour * 0.3 [assumed utilization] = 3.234816e+19 FLOP

Jak bylo ustanoveno
Hardware

Tréninkový běh

Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.

Tréninkový hardware
NVIDIA A100
Používané čipy
8
Doba reálného času
12 hours

"All experiments are trained with 8 NVIDIA A100 GPUs for 50 epochs, which take 12 hours."

Příkon
6.3 kW

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

"Code coming!" [July 2025 - still no release]

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
Zero-Shot Monocular Scene Flow Estimation in the Wild
Nap poslední aktualizace
11 February 2026

Co čísla znamenají

Pozadí

Zero-shot Monocular Scene Flow (ZeroMSF) byl zveřejněn NVIDIA,Brown University, v zemi zaznamenané jako United States of America, během January 2025. Vychází z organizace, která je kategorizována jako industry,Academia.

funguje v oblasti 3D modeling, Driving, a je zaznamenán jako vykonávající úkol 3D reconstruction, Self-driving car.

Jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže k němu lze přistupovat pouze prostřednictvím jeho poskytovatele. Žádná změna grafické karty to nezmění.

Co bylo zapotřebí k jeho vybudování

Trenovací běh spotřeboval asi 3.2 × 10¹⁹ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA A100. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.

Odpovědi

Zero-shot Monocular Scene Flow (ZeroMSF) — běžné otázky

01

Zero-shot Monocular Scene Flow (ZeroMSF)— Kdy byl vydán?

Bylo to zveřejněno v January 2025.

02

Zero-shot Monocular Scene Flow (ZeroMSF)— K čemu se to používá?

funguje v oblasti 3D modeling, Driving, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol 3D reconstruction, Self-driving car. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.

03

Zero-shot Monocular Scene Flow (ZeroMSF)— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?

Trénink spotřeboval kolem 3.2 × 10¹⁹ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA A100. 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.

04

Zero-shot Monocular Scene Flow (ZeroMSF)— 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.

05

Zero-shot Monocular Scene Flow (ZeroMSF)— Je to OPEN SOURCE?

Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.

06

Zero-shot Monocular Scene Flow (ZeroMSF)— kolik má parametrů?

Pro něj nebyl zveřejněn žádný počet parametrů, a proto se na této stránce neobjevují žádné údaje o paměti nebo rychlosti.

07

Zero-shot Monocular Scene Flow (ZeroMSF)— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností NVIDIA,Brown University, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry,Academia.

Zdroj

Původní publikace

Nahrávka naposledy aktualizována 11 February 2026

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.