YOLOv8 (reCAPTCHA fine-tuned)
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
- ETH Zurich
- Organisationsart
- Academia
- Land
- Switzerland
- Veröffentlicht
- 13 September 2024
- Autoren
- Andreas Plesner, Tobias Vontobel, Roger Wattenhofer
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Vision
- Aufgabe
- Image classification, Image segmentation
- Basis-Modell
- YOLOv8x
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
Combined with the public data, this resulted in around 14k image/label pairs for fine-tuning the classification model.
Verfügbarkeit
Ob Sie das Modell beziehen und es auf Ihrer eigenen Hardware ausführen können, bestimmt, ob eine der Grafikkarten-Zahlen auf dieser Seite zutrifft.
- Training-Code
- Open (non-commercial)
https://github.com/aplesner/Breaking-reCAPTCHAv2 no clear license
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Confident
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Breaking reCAPTCHAv2
- Zuletzt aktualisiert
- 11 February 2026
Was die Zahlen bedeuten
Woher es kam
YOLOv8 (reCAPTCHA fine-tuned) wurde veröffentlicht von ETH Zurich, im Land aufgezeichnet als Switzerland, während September 2024. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist academia.
Es funktioniert im Bereich von Vision, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet image classification, Image segmentation.
Der Ausgangspunkt war ein vorhandenes Basis-Modell, YOLOv8x. Die meisten Modelle in diesem Bereich sind von einer bestehenden Basis abgeleitet, anstatt aus dem Nichts erstellt zu werden.
Dies ist ein geschlossenes Modell: die trainierten Werte blieben bei demjenigen, der sie erzeugt hat, und es gibt keine lokale Version zum Ausführen.
Antworten
YOLOv8 (reCAPTCHA fine-tuned) — Häufige Fragen
YOLOv8 (reCAPTCHA fine-tuned)— 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.
YOLOv8 (reCAPTCHA fine-tuned)— Wie viele Parameter hat es?
Es wurden keine Parameteranzahlen veröffentlicht, weshalb keine Speicher- oder Geschwindigkeitsangaben auf dieser Seite erscheinen.
YOLOv8 (reCAPTCHA fine-tuned)— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von ETH Zurich, basiert auf Switzerland, eine als kategorisierte Organisation academia.
YOLOv8 (reCAPTCHA fine-tuned)— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in September 2024. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
YOLOv8 (reCAPTCHA fine-tuned)— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Vision, und wird als Bewältigung der Aufgabe von image classification, Image segmentation. Modelle tragen häufig mehr als eines von jeder, und die Tags beschreiben den Zweck anstelle von Fähigkeitsgrenzen.
YOLOv8 (reCAPTCHA fine-tuned)— 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.
Die andere Richtung
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