DeepLabV3+
Keine Schätzung
Keine Hardwareanforderungen für dieses Modell
Die Gewichte für dieses Modell wurden nicht veröffentlicht, daher kann es nicht heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware in beliebiger Größe betrieben werden. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar, und keine Grafikkarte ändert das..
Aufgezeichnet
Volle Spezifikation
Alles, was in unserer Datenbank für dieses Modell aufgezeichnet ist. Der Großteil beschreibt, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — nützlicher Kontext zur Beurteilung, wie viel Arbeit darin steckt und wie es sich mit Modellen vergleicht, die in einem anderen Maßstab erstellt wurden..
Ursprung
Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.
- Organisation
- Organisationsart
- Industry
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 7 February 2018
- Autoren
- Liang-Chieh Chen, Yukun Zhu, George Papandreou, Florian Schroff, Hartwig Adam
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Vision
- Aufgabe
- Semantic segmentation
Größe
Wie groß das Modell ist und wie viele Daten damit trainiert wurden. Parameter sind die Zahl, die entscheidet, ob es auf einer bestimmten GPU-Karte passt.
- Trainingsdaten
- 8,655,843,074 tokens
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Warum es verfolgt wird
- Highly cited
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Unknown
- Zitationen
- 16,559
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for Semantic Image Segmentation
- Zuletzt aktualisiert
- 25 May 2026
Was die Zahlen bedeuten
Hintergrund
DeepLabV3+ wurde veröffentlicht von Google, im Land aufgezeichnet als United States of America, während February 2018. Es stammt aus einer Organisation, die kategorisiert ist als industry.
Es funktioniert im Bereich von Vision, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet semantic segmentation.
Dies ist ein geschlossenes Modell: die trainierten Werte blieben bei demjenigen, der sie erzeugt hat, und es gibt keine lokale Version zum Ausführen.
Wie es trainiert wurde
Training verbrauchte ein Korpus von etwa 8,655,843,074 Text-Tokens
Das Einschlusskriterium: highly cited.
Antworten
DeepLabV3+ — Häufige Fragen
DeepLabV3+— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in February 2018. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
DeepLabV3+— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Vision, und wird als Bewältigung der Aufgabe von semantic segmentation. Dies sind die Bereiche, um die es entworfen wurde; sie beschreiben die Absicht und nicht eine harte Grenze.
DeepLabV3+— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?
Dieses ist ein geschlossenes Modell — seine Gewichte wurden nie veröffentlicht, sodass es zu keinem Preis heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware ausgeführt werden kann. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar.
DeepLabV3+— Ist es Open-Source?
Die Lizenzierung wurde nie in unseren Quelldaten aufgezeichnet. Wir behandeln nicht angegebene Lizenzen als geschlossen, da eine nicht aufgezeichnete Lizenz keine ist, auf die man sich verlassen kann.
DeepLabV3+— Wie viele Parameter hat es?
Es wurden keine Parameteranzahlen veröffentlicht, weshalb keine Speicher- oder Geschwindigkeitsangaben auf dieser Seite erscheinen.
DeepLabV3+— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Google, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation industry.
Die andere Richtung
Von der anderen Seite aus betrachten?
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