DnCNN
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
- Harbin Institute of Technology,Hong Kong Polytechnic University,ULSee Inc.,Xi’an Jiaotong University
- Organisationsart
- Academia,Academia,Industry,Academia
- Land
- China, Hong Kong
- Veröffentlicht
- 1 February 2017
- Autoren
- Kai Zhang, Wangmeng Zuo, Yunjin Chen, Deyu Meng, Lei Zhang
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
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
- 2,560,000,000 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
- 7,779
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising
- Zuletzt aktualisiert
- 1 January 2026
Was die Zahlen bedeuten
Was dieses Modell ist
DnCNN wurde veröffentlicht von Harbin Institute of Technology,Hong Kong Polytechnic University,ULSee Inc.,Xi’an Jiaotong University, im Land aufgezeichnet als China, während February 2017. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist academia,Academia,Industry,Academia.
Es funktioniert im Bereich von Vision, Image generation, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet image super-resolution.
Dies ist ein geschlossenes Modell: die trainierten Werte blieben bei demjenigen, der sie erzeugt hat, und es gibt keine lokale Version zum Ausführen.
Was in den Aufbau geflossen ist
Der Trainingssatz lief auf etwa 2,560,000,000 Text-Tokens
Der Grund, warum es überhaupt in diesem Katalog erscheint: highly cited.
Antworten
DnCNN — Häufige Fragen
DnCNN— 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.
DnCNN— Wie viele Parameter hat es?
Es wurden keine Parameteranzahlen veröffentlicht, weshalb keine Speicher- oder Geschwindigkeitsangaben auf dieser Seite erscheinen.
DnCNN— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Harbin Institute of Technology,Hong Kong Polytechnic University,ULSee Inc.,Xi’an Jiaotong University, basiert auf China, eine als kategorisierte Organisation academia,Academia,Industry,Academia.
DnCNN— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in February 2017. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
DnCNN— 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.
DnCNN— 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
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