Hierarchical Scene Labeling (Stanford Background)
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
- New York University (NYU)
- Organisationsart
- Academia
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 1 August 2013
- Autoren
- Clement Farabet; Camille Couprie; Laurent Najman; Yann LeCun
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Vision
- Aufgabe
- Semantic segmentation
- Ansatz
- Supervised
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.
- Parameter
- 51.6M
- Trainingsdaten
- 71,380,800 tokens
Figure 1 details architecture, weights are shared between scales “The network is then applied to each 3-dimension input map Xs. This input is transformed into a 16-dimension feature map, using a bank of 16 filters, 10 connected to the Y channel, the 6 others connected to the U and V channels. The second layer transforms this 16-dimension feature map into a 64-dimension feature map, each map being produced by a combination of 8 randomly selected feature maps from the previous layer. Finally the 6…
Training-Compute
Die Berechnung, die durchgeführt wird, um das Modell zu trainieren, gemessen in Gleitpunktoperationen. Es ist ein Maß dafür, was der Trainingslauf gekostet hat, nicht dafür, wie schnell das fertige Modell Ihnen antwortet.
- Training-Compute
- 2.4 × 10¹⁷ FLOP
- Wie es etabliert wurde
- Operation counting
Forward FLOP Split for the three sizes F1: L1: 2*1*7*7*10*320*240+2*2*7*7*6*320*240=165580800 L2: 2*8*64*7*7*160*120=963379200 FC: 2*32*80*60*256=78643200 F2: L1: 2*1*7*7*10*160*120+2*2*7*7*6*160*120=41395200 L2: 2*8*64*7*7*80*60=240844800 FC: 2*32*40*30*256=19660800 F3: L1: 2*1*7*7*10*80*60+2*2*7*7*6*80*60=10348800 L2: 2*8*64*7*7*40*30=60211200 FC: 2*32*20*15*256=4915200 Total: 165580800+963379200+78643200+41395200+240844800+19660800+10348800+60211200+4915200=1584979200 Training compute: 15849…
Der Trainingslauf
Was es physisch gekostet hat, um zu trainieren: welche Chips, wie viele, wie lange und was das aus der Wand gezogen hat.
- Verwendete Chips
- 1
Verfügbarkeit
Ob Sie das Modell beziehen und es auf Ihrer eigenen Hardware ausführen können, bestimmt, ob eine der Grafikkarten-Zahlen auf dieser Seite zutrifft.
- Gewichte
- Closed — provider access only
- Modellzugang
- Unreleased
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,Historical significance
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Confident
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Learning Hierarchical Features for Scene Labeling
- Zuletzt aktualisiert
- 11 February 2026
Was die Zahlen bedeuten
Über dieses Modell
Hierarchical Scene Labeling (Stanford Background) wurde veröffentlicht von New York University (NYU), im Land aufgezeichnet als United States of America, während August 2013. Es stammt aus einer Organisation, die kategorisiert ist als academia.
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
Die Herstellung erforderte eine Arithmetik, die insgesamt etwa 2.4 × 10¹⁷ FLOP. Diese Zahl misst die Kosten für die Produktion des MODELLS und hat keinen Einfluss darauf, wie schnell es antwortet.
Training verbrauchte ein Korpus von etwa 71,380,800 Text-Tokens
Es wird aus einem bestimmten Grund im zugrunde liegenden Datensatz verfolgt: highly cited,Historical significance.
Antworten
Hierarchical Scene Labeling (Stanford Background) — Häufige Fragen
Hierarchical Scene Labeling (Stanford Background)— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
Hierarchical Scene Labeling (Stanford Background)— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 51.6M. Figure 1 details architecture, weights are shared between scales “The network is then applied to each 3-dimension input map Xs. This input is transformed into a 16-dimension feature map, using a bank of 16 filters, 10 connected to the Y channel, the 6 others connected to the U and V channels. The second layer transforms this 16-dimension feature map into a 64-dimension feature map, each map being produced by a combination of 8 randomly selected feature maps from the previous layer. Finally the 64-dimension feature map is transformed into a 256-dimension feature map, each map being produced by a combination of 32 randomly selected feature maps from the previous layer.” L1: 1*7*7*10+2*7*7*6=1078 L2: 8*64*7*7=25088 FC head is split for the three networks (assumption) FC: 32*80*60*256+32*40*30*256+32*20*15*256=51609600 This is a very different estimate to the 0.5M trainable parameters mentioned in the paper(!) "The convolutional network has roughly 0.5 million trainable parameters". Diese Zahl ist die Gesamtsumme, und sie bestimmt, wie viel MEMORY das MODEL benötigt – ungefähr ein halbes Gigabyte pro Milliarde bei der Kompression, die die meisten Menschen verwenden.
Hierarchical Scene Labeling (Stanford Background)— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von New York University (NYU), basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation academia.
Hierarchical Scene Labeling (Stanford Background)— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in August 2013. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
Hierarchical Scene Labeling (Stanford Background)— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Vision, und wird als Bewältigung der Aufgabe von semantic segmentation. Ein Modell kann mehrere von jedem tragen, daher sind dies die Bereiche, für die es gebaut wurde, anstatt eine Begrenzung dafür, was es versuchen wird.
Hierarchical Scene Labeling (Stanford Background)— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?
Training verbrauchte etwa 2.4 × 10¹⁷ FLOP. Das misst, was die Produktion des Modells gekostet hat, und sagt nichts darüber aus, wie schnell es einmal trainiert antwortet — die Inferenzgeschwindigkeit kommt von der MEMORY-BANDWIDTH, nicht vom TRAINING-BUDGET.
Hierarchical Scene Labeling (Stanford Background)— 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.
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