CompACT-Deep
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
- University of California San Diego
- Τύπος οργανισμού
- Academia
- Χώρα
- United States of America
- Δημοσιευμένο
- 19 July 2015
- Συγγραφείς
- Zhaowei Cai, M. Saberian, N. Vasconcelos
Τι κάνει
Οι προβληματικές περιοχές για τις οποίες σχεδιάστηκε το μοντέλο. Ένα μοντέλο μπορεί να διαθέτει αρκετές από κάθε μία.
- τομέας
- Vision
- Εργασία
- Object detection
- Προσέγγιση
- Supervised
- Βασικό μοντέλο
- AlexNet,VGG16
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
- tokens
From the paper: For Caltech, we used the training set size of [21] [21] is https://arxiv.org/pdf/1406.1134. From that paper: For the following experiments, we rely solely on the training set of the Caltech Pedestrian Dataset [10]. Of the 71 minute long training videos (∼128k images), we use every fourth video as validation data and the rest for training. 128k * 3/4 = 96k
Η εκπαίδευση run
Τι απαιτήθηκε φυσικά για την εκπαίδευση: ποιες κάρτες, πόσες, για πόσο καιρό, και τι αυτό απαιτούσε από το ρεύμα.
- Υλικό εκπαίδευσης
- NVIDIA Tesla K40m
- χρησιμοποιούμενα τσιπ
- 1
- Κατανάλωση ενέργειας
- 286 W
Διαθεσιμότητα
Εάν μπορείτε να αποκτήσετε το μοντέλο και να το τρέξετε στο δικό σας υλικό, το οποίο αποφασίζει αν οποιαδήποτε από τις αριθμούς της κάρτας γραφικών σε αυτή τη σελίδα ισχύει.
- Βάρη
- Closed — provider access only
- Πρόσβαση μοντέλου
- Unreleased
Πώς ταξινομείται
Ετικέτες το πηγαίο σύνολο δεδομένων εφαρμόζει όταν παρακολουθεί σημαντικά μοντέλα, και πόσο βέβαιο είναι στην είσοδο.
- Γιατί παρακολουθείται
- SOTA improvement
- Εγγραφή εμπιστοσύνης
- Confident
https://paperswithcode.com/sota/pedestrian-detection-on-caltech "This enables state of the art performance on the Caltech and KITTI datasets, at fairly fast speeds."
Πηγές
Από πού προήλθε αυτή η καταγραφή και πότε ελέγχθηκε τελευταία φορά.
- Αναφορά
- Learning Complexity-Aware Cascades for Deep Pedestrian Detection
- Τελευταία ενημέρωση
- 28 November 2025
Τι σημαίνουν οι αριθμοί
Τι είναι αυτό το μοντέλο
CompACT-Deep δημοσιεύθηκε από University of California San Diego, στην χώρα καταγεγραμμένη ως United States of America, κατά τη διάρκεια July 2015. Ο εκδοτικός οργανισμός κατηγοριοποιείται ως academia.
Λειτουργεί στον τομέα της Vision, και καταγράφεται ότι εκτελεί την εργασία του object detection.
Αντί να εκπαιδευτεί από την αρχή, προέρχεται από AlexNet,VGG16. Οι περισσότεροι μοντέλα σε αυτή την κλίμακα προσαρμόζονται από μια υπάρχουσα βάση παρά κατασκευάζονται από το μηδέν.
Αυτό είναι ένα κλειστό μοντέλο: οι εκπαιδευμένες τιμές παρέμειναν με όποιον τις παρήγαγε, και δεν υπάρχει τοπική έκδοση για να τρέξει.
Τι χρειάστηκε για την κατασκευή του
Ο λόγος που εμφανίζεται σε αυτόν τον κατάλογο είναι: sOTA improvement.
Απαντήσεις
CompACT-Deep — κοινές ερωτήσεις
CompACT-Deep— ποιος το δημιούργησε;
Δημοσιεύθηκε από University of California San Diego, βασισμένο σε United States of America, μία οργάνωση κατηγοριοποιημένη ως academia.
CompACT-Deep— πότε κυκλοφόρησε;
Δημοσιεύθηκε σε July 2015. Η ικανότητα ανά παράμετρο έχει βελτιωθεί σημαντικά από τότε, οπότε ένα νέο ΜΟΝΤΕΛ του ίδιου μεγέθους είναι συχνά η καλύτερη χρήση του ίδιου υλικού.
CompACT-Deep— για τί χρησιμοποιείται;
Λειτουργεί στον τομέα της Vision, και καταγράφεται ως διαχείριση της εργασίας του object detection. Αυτές είναι οι περιοχές γύρω από τις οποίες σχεδιάστηκε; Περιγράφουν την πρόθεση παρά ένα αυστηρό όριο.
CompACT-Deep— 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.
CompACT-Deep— είναι ανοιχτού κώδικα;
Όχι. Τα βάρη του δεν έχουν δημοσιευθεί, οπότε υπάρχει μόνο ως υπηρεσία που ελέγχεται από τον ιδιοκτήτη του.
CompACT-Deep— πόσες παραμέτρους έχει;
Δεν έχει δημοσιευθεί αριθμός παραμέτρων γι' αυτό, γι' αυτό και δεν εμφανίζεται καμία τιμή μνήμης ή ταχύτητας σε αυτή τη σελίδα.
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.