Inflated 3D ConvNet

Κλειστές βαρύτητες DeepMind,University of Oxford June 2017

Καμία εκτίμηση

Δεν υπάρχουν απαιτήσεις υλικού για αυτό το μοντέλο

Δεν έχει δημοσιευτεί το βάρος για αυτό το μοντέλο, επομένως δεν μπορεί να κατέβει ή να τρέξει σε δικό σας υλικό σε οποιοδήποτε μέγεθος. Είναι προσβάσιμο μόνο μέσω του προμηθευτή του, και καμία κάρτα γραφικών δεν το αλλάζει αυτό..

Σε καταγραφή

Πλήρης προδιαγραφή

Όλα τα καταγεγραμμένα για αυτό το μοντέλο. Τα περισσότερα από αυτά περιγράφουν το πώς εκπαιδεύτηκε παρά το πώς τρέχει — χρήσιμο πλαίσιο για την εκτίμηση του πόση εργασία έχει επενδυθεί σε αυτό, και πώς συγκρίνεται με μοντέλα που έχουν κατασκευαστεί σε διαφορετική κλίμακα..

Προέλευση

Ποιος κατασκεύασε αυτό το μοντέλο, πού και πότε δημοσιεύθηκε.

Οργάνωση
DeepMind,University of Oxford
Τύπος οργανισμού
Industry,Academia
Χώρα
United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
Δημοσιευμένο
1 June 2017
Συγγραφείς
Joao Carreira, Andrew Zisserman

Τι κάνει

Οι προβληματικές περιοχές για τις οποίες σχεδιάστηκε το μοντέλο. Ένα μοντέλο μπορεί να διαθέτει αρκετές από κάθε μία.

τομέας
3D modeling
Εργασία
Action recognition

Μέγεθος

Πόσο μεγάλο είναι το μοντέλο και πόσα δεδομένα έχει εκπαιδευτεί. Οι παράμετροι είναι ο αριθμός που αποφασίζει αν χωράει σε μια δεδομένη κάρτα γραφικών.

Δεδομένα εκπαίδευσης
240,000 tokens

Πώς ταξινομείται

Ετικέτες το πηγαίο σύνολο δεδομένων εφαρμόζει όταν παρακολουθεί σημαντικά μοντέλα, και πόσο βέβαιο είναι στην είσοδο.

Γιατί παρακολουθείται
Highly cited
Εγγραφή εμπιστοσύνης
Unknown
Παραπομπές
9,494

Πηγές

Από πού προήλθε αυτή η καταγραφή και πότε ελέγχθηκε τελευταία φορά.

Αναφορά
Quo Vadis, Action Recognition? A New Model and the Kinetics Dataset
Τελευταία ενημέρωση
25 May 2026

Τι σημαίνουν οι αριθμοί

Από πού προήλθε

Inflated 3D ConvNet δημοσιεύθηκε από DeepMind,University of Oxford, στην χώρα καταγεγραμμένη ως United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, κατά τη διάρκεια June 2017. Προέρχεται από έναν οργανισμό που κατατάσσεται ως industry,Academia.

Λειτουργεί στον τομέα της 3D modeling, και καταγράφεται ότι εκτελεί την εργασία του action recognition.

Επειδή τα WEIGHTS δεν είναι διαθέσιμα, κανένα από τα figures του HARDWARE αλλού σε αυτό το SITE δεν ισχύει γι' αυτό.

Τι χρειάστηκε για την κατασκευή του

Το σύνολο εκπαίδευσης εκτελέστηκε σε περίπου 240,000 κωδικοί κειμένου

Το κριτήριο συμπερασμού του: highly cited.

Απαντήσεις

Inflated 3D ConvNet — κοινές ερωτήσεις

01

Inflated 3D ConvNet— πότε κυκλοφόρησε;

Δημοσιεύθηκε σε June 2017. Η ικανότητα ανά παράμετρο έχει βελτιωθεί σημαντικά από τότε, οπότε ένα νέο ΜΟΝΤΕΛ του ίδιου μεγέθους είναι συχνά η καλύτερη χρήση του ίδιου υλικού.

02

Inflated 3D ConvNet— για τί χρησιμοποιείται;

Λειτουργεί στον τομέα της 3D modeling, και καταγράφεται ως διαχείριση της εργασίας του action recognition. Ένα ΜΟΝΤΕΛ μπορεί να φέρει πολλά από το καθένα, οπότε αυτές είναι οι περιοχές για τις οποίες κατασκευάστηκε παρά περιορισμός σε ό,τι θα προσπαθήσει.

03

Inflated 3D ConvNet— ποια GPU χρειάζομαι για να το τρέξω;

Κανένα. Αυτό είναι ένα κλειστό μοντέλο - τα βάρη του δεν δημοσιεύθηκαν ποτέ, οπότε δεν μπορεί να κατέβει ή να εκτελεστεί σε δικό σας υλικό σε καμία τιμή. Είναι προσβάσιμο μόνο μέσω του προμηθευτή του.

04

Inflated 3D ConvNet— είναι ανοιχτού κώδικα;

Η αδειοδότηση δεν καταγράφηκε ποτέ στα πηγά μας δεδομένα. Αντιμετωπίζουμε τις μη δηλωμένες άδειες ως κλειστές, επειδή μια μη καταγεγραμμένη άδεια δεν είναι μία στην οποία μπορείς να βασιστείς.

05

Inflated 3D ConvNet— πόσες παραμέτρους έχει;

Δεν έχει δημοσιευθεί αριθμός παραμέτρων γι' αυτό, γι' αυτό και δεν εμφανίζεται καμία τιμή μνήμης ή ταχύτητας σε αυτή τη σελίδα.

06

Inflated 3D ConvNet— ποιος το δημιούργησε;

Δημοσιεύθηκε από DeepMind,University of Oxford, βασισμένο σε United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, μία οργάνωση κατηγοριοποιημένη ως industry,Academia.

Πηγή

Αρχική δημοσίευση

Η καταγραφή ενημερώθηκε τελευταία φορά 25 May 2026

Η άλλη κατεύθυνση

Κοιτάζοντας το από την άλλη πλευρά;

Αυτή η σελίδα ξεκινά από το μοντέλο. Αν έχετε ήδη μια κάρτα και θέλετε να μάθετε τα πάντα για το τι θα τρέξει., ξεκινήστε από το υλικό αντ' αυτού.