Boss (DARPA Urban Challenge)
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
- Carnegie Mellon University (CMU)
- Organisationsart
- Academia
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 23 July 2008
- Autoren
- Chris Urmson, Joshua Anhalt, Drew Bagnell,Christopher Baker, Robert Bittner,M. N. Clark, John Dolan, Dave Duggins,Tugrul Galatali, Chris Geyer,Michele Gittleman, Sam Harbaugh,Martial Hebert, Thomas M. Howard,Sascha Kolski, Alonzo Kelly,Maxim Likhachev, Matt McNaughton,Nick Miller, Kevin Peterson, Brian Pilnick,Raj Rajkumar, Paul Rybski, Bryan Salesky,Young-Woo Seo, Sanjiv Singh, Jarrod Snider,Anth…
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Driving
- Aufgabe
- Self-driving car
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
- 1,897
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Autonomous driving in urban environments: Boss and the Urban Challenge
- Zuletzt aktualisiert
- 11 February 2026
Was die Zahlen bedeuten
Woher es kam
Boss (DARPA Urban Challenge) wurde veröffentlicht von Carnegie Mellon University (CMU), im Land aufgezeichnet als United States of America, während July 2008. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist academia.
Es funktioniert im Bereich von Driving, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet self-driving car.
Da die Gewichte nicht verfügbar sind, gelten keine der Hardwareangaben an anderer Stelle auf dieser Seite für sie.
Antworten
Boss (DARPA Urban Challenge) — Häufige Fragen
Boss (DARPA Urban Challenge)— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in July 2008. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
Boss (DARPA Urban Challenge)— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Driving, und wird als Bewältigung der Aufgabe von self-driving car. 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.
Boss (DARPA Urban Challenge)— 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.
Boss (DARPA Urban Challenge)— 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.
Boss (DARPA Urban Challenge)— Wie viele Parameter hat es?
Es wurden keine Parameteranzahlen veröffentlicht, weshalb keine Speicher- oder Geschwindigkeitsangaben auf dieser Seite erscheinen.
Boss (DARPA Urban Challenge)— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Carnegie Mellon University (CMU), basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation academia.
Die andere Richtung
Von der anderen Seite aus betrachten?
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