TSN
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
- ETH Zurich,Shenzhen Institute of Advanced Technology,Chinese University of Hong Kong (CUHK)
- Organisationsart
- Academia,Academia
- Land
- Switzerland, China, Hong Kong
- Veröffentlicht
- 17 September 2016
- Autoren
- Limin Wang, Yuanjun Xiong, Zhe Wang, Yu Qiao, Dahua Lin, Xiaoou Tang, Luc Van Gool
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Video
- Aufgabe
- Action recognition
- 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
- 9,240 tokens
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Unknown
- Zitationen
- 4,113
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Temporal Segment Networks: Towards Good Practices for Deep Action Recognition
- Zuletzt aktualisiert
- 1 January 2026
Was die Zahlen bedeuten
Über dieses Modell
TSN wurde veröffentlicht von ETH Zurich,Shenzhen Institute of Advanced Technology,Chinese University of Hong Kong (CUHK), im Land aufgezeichnet als Switzerland, während September 2016. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist academia,Academia.
Es funktioniert im Bereich von Video, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet action recognition.
Seine Gewichte wurden niemals veröffentlicht, daher kann es nur über seinen Anbieter erreicht werden. Keine Grafikkarten ändern das.
Training und Herkunft
Der Trainingssatz lief auf etwa 9,240 Text-Tokens
Antworten
TSN — Häufige Fragen
TSN— 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.
TSN— 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.
TSN— Wie viele Parameter hat es?
Es wurden keine Parameteranzahlen veröffentlicht, weshalb keine Speicher- oder Geschwindigkeitsangaben auf dieser Seite erscheinen.
TSN— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von ETH Zurich,Shenzhen Institute of Advanced Technology,Chinese University of Hong Kong (CUHK), basiert auf Switzerland, eine als kategorisierte Organisation academia,Academia.
TSN— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in September 2016. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
TSN— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Video, und wird als Bewältigung der Aufgabe von action recognition. Dies sind die Bereiche, um die es entworfen wurde; sie beschreiben die Absicht und nicht eine harte Grenze.
Die andere Richtung
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