Domain Adaptation
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
- University of Maryland
- Organisationsart
- Academia
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 6 November 2011
- Autoren
- Raghuraman Gopalan, Ruonan Li, Rama Chellappa
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Vision
- Aufgabe
- Object recognition
- 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
- 15.3K
- Trainingsdaten
- 2,790 tokens
Did not take into account initial image feature extraction, only novel stuff. 1. Perform PCA on the feature matrices from both domains. Learnable parameters are projection matrices. = 800 (# features) x 200 (reduced dimension) x 2 (once per subdomain) 2. Perform partial least squares regression. Learnable parameters are Matrix P with dimensions 200 (# features) x 30 (dimension of latent space) Matrix Q with dimensions 1 (# responses) x 30 (dimension of latent space) Projection matrix of X ont…
Dataset introduced in 'Adapting Visual Category Models to New Domains'
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Zitationen
- 1,071
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Domain Adaptation for Object Recognition: An Unsupervised Approach
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Über dieses Modell
Domain Adaptation wurde veröffentlicht von University of Maryland, im Land aufgezeichnet als United States of America, während November 2011. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist academia.
Es funktioniert im Bereich von Vision, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet object recognition.
Dies ist ein geschlossenes Modell: die trainierten Werte blieben bei demjenigen, der sie erzeugt hat, und es gibt keine lokale Version zum Ausführen.
Training und Herkunft
Es wurde auf einem Korpus von etwa 2,790 Text-Tokens
Antworten
Domain Adaptation — Häufige Fragen
Domain Adaptation— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in November 2011. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
Domain Adaptation— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Vision, und wird als Bewältigung der Aufgabe von object recognition. 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.
Domain Adaptation— 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.
Domain Adaptation— 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.
Domain Adaptation— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 15.3K. Did not take into account initial image feature extraction, only novel stuff. 1. Perform PCA on the feature matrices from both domains. Learnable parameters are projection matrices. = 800 (# features) x 200 (reduced dimension) x 2 (once per subdomain) 2. Perform partial least squares regression. Learnable parameters are Matrix P with dimensions 200 (# features) x 30 (dimension of latent space) Matrix Q with dimensions 1 (# responses) x 30 (dimension of latent space) Projection matrix of X onto latent space: 200 (# features) x 30 (dimension of latent space) Projection matrix of Y onto latent space: 1 (# responses) x 30 (dimension of latent space). 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.
Domain Adaptation— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von University of Maryland, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation academia.
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