Decision tree (classification)
Keine Schätzung
Keine Hardwareanforderungen für dieses Modell
Die Gewichte für dieses Modell wurden nicht veröffentlicht, sodass es weder heruntergeladen noch auf Ihrer eigenen Hardware in irgendeiner Größe ausgeführt werden kann. Es ist nur über seinen Anbieter zugänglich, und keine Grafikkarte ändert daran etwas.
Aufzeichnung
Vollständige Spezifikation
Alles aufzeichnungsfähig für dieses Modell. Die meisten Informationen beschreiben, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — ein nützlicher Kontext, um zu beurteilen, wie viel Arbeit investiert wurde und wie es im Vergleich zu auf einer anderen Skala entwickelten Modellen abschneidet..
Ursprung
Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.
- Organisation
- Mitsubishi Electric Research Labs,Compaq CRL
- Organisationstyp
- Industry,Industry
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 8 December 2001
- Autoren
- P. Viola, M. Jones
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere von jedem tragen.
- Domäne
- Vision
- Aufgabe
- Face recognition
Größe
Wie groß das Modell ist und wie viele Daten es trainiert wurde. Die Parameter sind die Größe, die entscheidet, ob es auf eine bestimmte Grafikkarte passt.
- Parameter
- 12K
- Trainingsdaten
- 753,616 tokens
Iteratively learns decision tree features, where each feature has 2 parameters (threshold and parity). They learn 6000 features total: "The complete face detection cascade has 38 stages with over 6000 features" Additional weights (see Table 1) are a temporary variable of the optimization and not part of the final model.
Section 5: 4916 hand labeled faces + 9544 non-face images = 14460
Training-Computing
Die zur Ausbildung des Modells durchgeführte Arithmetik, gemessen in Gleitkommaoperationen. Es ist ein Maß dafür, was der Trainingslauf gekostet hat, nicht wie schnell das fertige Modell Ihnen antwortet.
- Training-Computing
- 6.3 × 10¹³ FLOP
- Wie es etabliert wurde
- Operation counting
The training compute can be tediously worked out from the pseudocode. I think for dataset size D, number of filters T, the training compute is roughly 180k * D * 3 * T = 6.3e13 FLOPs The training evaluates each of 180k candidate features at each step, repeated for 6000 steps (as 1 feature is selected per round). The operations for one feature evaluation are unclear, but should be low (they only compare specific integer positions in the image). Estimated at 10op. 180000*6000*10*14460=1.56168e+…
Wie es klassifiziert ist
Labels der Quelldatenbank, die beim Verfolgen bemerkenswerter Modelle angewendet werden, und wie zuversichtlich sie in den Eintrag ist.
- Frontier model
- Yes
- Warum es nachverfolgt wird
- Highly cited
- Aufzeichnungszuversicht
- Likely
- Zitationen
- 23,449
Quellen
Woher diese Aufzeichnung stammt und wann sie zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Rapid object detection using a boosted cascade of simple features
- Zuletzt aktualisiert
- 11 February 2026
Was die Zahlen bedeuten
Was dieses Modell ist
Decision tree (classification) was published by Mitsubishi Electric Research Labs,Compaq CRL, in United States of America, in December 2001. It comes out of industry,Industry.
It works in Vision, and is recorded as doing face recognition.
Da die Gewichte nicht verfügbar sind, gelten keine der Hardwareangaben an anderer Stelle auf dieser Seite für sie.
Wie es trainiert wurde
Producing it required around 6.3 × 10¹³ FLOP of arithmetic, which is a statement about the training budget rather than about inference.
It was trained on about 753,616 tokens of text.
It is tracked in the underlying dataset for one reason in particular: highly cited.
Antworten
Decision tree (classification) — Häufig gestellte Fragen
Who created Decision tree (classification)?
Decision tree (classification) was published by Mitsubishi Electric Research Labs,Compaq CRL, based in United States of America, categorised as industry,Industry.
When was Decision tree (classification) released?
Decision tree (classification) was published in December 2001. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is Decision tree (classification) used for?
Decision tree (classification) works in Vision, and is recorded as handling face recognition. A model can carry several of each, so these are the areas it was built for rather than a limit on what it will attempt.
How much compute was used to train Decision tree (classification)?
Around 6.3 × 10¹³ FLOP. That measures what producing the model cost and says nothing about how quickly it answers once trained — inference speed comes from memory bandwidth, not from the training budget.
What GPU do I need to run Decision tree (classification)?
None. Decision tree (classification) is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is Decision tree (classification) open source?
The licensing for Decision tree (classification) was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.
How many parameters does Decision tree (classification) have?
Decision tree (classification) has 12K parameters. Iteratively learns decision tree features, where each feature has 2 parameters (threshold and parity). They learn 6000 features total: "The complete face detection cascade has 38 stages with over 6000 features" Additional weights (see Table 1) are a temporary variable of the optimization and not part of the final model. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Die andere Richtung
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