YOLOv8 (reCAPTCHA fine-tuned)

Uzavřené váhy ETH Zurich September 2024

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
ETH Zurich
Typ organizace
Academia
Země
Switzerland
Publikováno
13 September 2024
Autoři
Andreas Plesner, Tobias Vontobel, Roger Wattenhofer

Co to dělá

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

Doména
Vision
Úkol
Image classification, Image segmentation
Základní model
YOLOv8x

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

Combined with the public data, this resulted in around 14k image/label pairs for fine-tuning the classification model.

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.

Tréninkový kód
Open (non-commercial)

https://github.com/aplesner/Breaking-reCAPTCHAv2 no clear license

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
Breaking reCAPTCHAv2
Nap poslední aktualizace
11 February 2026

Co čísla znamenají

Odkud to přišlo

YOLOv8 (reCAPTCHA fine-tuned) byl zveřejněn ETH Zurich, v zemi zaznamenané jako Switzerland, během September 2024. Kategorie, do které vydavatel spadá, je academia.

funguje v oblasti Vision, a je zaznamenán jako vykonávající úkol image classification, Image segmentation.

Jeho výchozím bodem byl existující základní model, YOLOv8x. Většina modelů na této úrovni je přizpůsobena z existující základny namísto toho, aby byla vytvořena od nuly.

Toto je uzavřený model: trénované hodnoty zůstaly u toho, kdo je vyprodukoval, a není k dispozici žádná místní verze k spuštění.

Odpovědi

YOLOv8 (reCAPTCHA fine-tuned) — běžné otázky

01

YOLOv8 (reCAPTCHA fine-tuned)— 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.

02

YOLOv8 (reCAPTCHA fine-tuned)— kolik má parametrů?

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

03

YOLOv8 (reCAPTCHA fine-tuned)— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností ETH Zurich, zakládající se na Switzerland, organizace zařazená jako academia.

04

YOLOv8 (reCAPTCHA fine-tuned)— Kdy byl vydán?

Bylo to zveřejněno v September 2024. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.

05

YOLOv8 (reCAPTCHA fine-tuned)— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Vision, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol image classification, Image segmentation. Modely často obsahují více než jeden z každého a štítky popisují účel spíše než omezení schopností.

06

YOLOv8 (reCAPTCHA fine-tuned)— 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.

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.