EDSR
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
- Seoul National University
- Organisationsart
- Academia
- Land
- Korea (Republic of)
- Veröffentlicht
- 10 June 2017
- Autoren
- Bee Lim, Sanghyun Son, Heewon Kim, Seungjun Nah, Kyoung Mu Lee
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Vision, Image generation
- Aufgabe
- Image super-resolution
- Numerisches Format
- FP32
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
- 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
- 7,151
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Enhanced Deep Residual Networks for Single Image Super-Resolution
- Zuletzt aktualisiert
- 25 May 2026
Was die Zahlen bedeuten
Was dieses Modell ist
EDSR wurde veröffentlicht von Seoul National University, im Land aufgezeichnet als Korea (Republic of), während June 2017. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist academia.
Es funktioniert im Bereich von Vision, Image generation, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet image super-resolution.
Da die Gewichte nicht verfügbar sind, gelten keine der Hardwareangaben an anderer Stelle auf dieser Seite für sie.
Was in den Aufbau geflossen ist
Es wird aus einem bestimmten Grund im zugrunde liegenden Datensatz verfolgt: highly cited.
Antworten
EDSR — Häufige Fragen
EDSR— 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.
EDSR— Wie viele Parameter hat es?
Es wurden keine Parameteranzahlen veröffentlicht, weshalb keine Speicher- oder Geschwindigkeitsangaben auf dieser Seite erscheinen.
EDSR— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Seoul National University, basiert auf Korea (Republic of), eine als kategorisierte Organisation academia.
EDSR— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in June 2017. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
EDSR— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Vision, Image generation, und wird als Bewältigung der Aufgabe von image super-resolution. Dies sind die Bereiche, um die es entworfen wurde; sie beschreiben die Absicht und nicht eine harte Grenze.
EDSR— 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.
Die andere Richtung
Von der anderen Seite aus betrachten?
Diese Seite beginnt mit dem Modell. Wenn Sie bereits eine Karte besitzen und alles wissen möchten, was sie ausführen wird, Starte stattdessen von der Hardware.