Textual Imager

Geschlossene Gewichtungen Stanford University January 2013

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
Stanford University
Organisationsart
Academia
Land
United States of America
Veröffentlicht
16 January 2013
Autoren
R Socher, M Ganjoo, H Sridhar, O Bastani

Was es tut

Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.

Domain
Vision
Aufgabe
Object recognition

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.

Aufzeichnungsgenauigkeit
Unknown
Zitationen
1,527

Quellen

Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.

Referenz
Zero-Shot Learning Through Cross-Modal Transfer
Zuletzt aktualisiert
25 May 2026

Was die Zahlen bedeuten

Hintergrund

Textual Imager wurde veröffentlicht von Stanford University, im Land aufgezeichnet als United States of America, während January 2013. Die veröffentlichende Organisation ist als academia.

Es funktioniert im Bereich von Vision, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet object recognition.

Seine Gewichte wurden niemals veröffentlicht, daher kann es nur über seinen Anbieter erreicht werden. Keine Grafikkarten ändern das.

Antworten

Textual Imager — Häufige Fragen

01

Textual Imager— Wie viele Parameter hat es?

Es wurden keine Parameteranzahlen veröffentlicht, weshalb keine Speicher- oder Geschwindigkeitsangaben auf dieser Seite erscheinen.

02

Textual Imager— Wer hat es erstellt?

Es wurde veröffentlicht von Stanford University, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation academia.

03

Textual Imager— Wann wurde es veröffentlicht?

Es wurde veröffentlicht in January 2013. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.

04

Textual Imager— Wofür wird es verwendet?

Es funktioniert im Bereich von Vision, und wird als Bewältigung der Aufgabe von object recognition. Modelle tragen häufig mehr als eines von jeder, und die Tags beschreiben den Zweck anstelle von Fähigkeitsgrenzen.

05

Textual Imager— 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.

06

Textual Imager— 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.

Quelle

Originalveröffentlichung

Letzte Aktualisierung des Protokolls 25 May 2026

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.