SPPNet
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
- Microsoft,Xi’an Jiaotong University,University of Science and Technology of China (USTC)
- Τύπος οργανισμού
- Industry,Academia,Academia
- Χώρα
- United States of America, China
- Δημοσιευμένο
- 18 June 2014
- Συγγραφείς
- Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, Jian Sun
Τι κάνει
Οι προβληματικές περιοχές για τις οποίες σχεδιάστηκε το μοντέλο. Ένα μοντέλο μπορεί να διαθέτει αρκετές από κάθε μία.
- τομέας
- Vision
- Εργασία
- Image classification
- Αριθμητική μορφή
- FP32
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
- 1,280,000 tokens
Section 3.1: "We train the networks on the 1000-category training set of ImageNet 2012."
Εκπαίδευση υπολογιστών
Η αριθμητική που πραγματοποιήθηκε για την εκπαίδευση του μοντέλου, μετρημένη σε πράξεις κινητής υποδιαστολής. Είναι ένα μέτρο του κόστους της προπόνησης, όχι της ταχύτητας με την οποία το ολοκληρωμένο μοντέλο σας απαντά.
- Εκπαίδευση υπολογιστών
- 3.4 × 10¹⁸ FLOP
- Πώς ιδρύθηκε
- Hardware
"All networks in this paper can be trained on a single GeForce GTX Titan GPU (6 GB memory) within two to four weeks." 4.7e12 FLOP/s * 4* 7*24*60*60 seconds * 0.3 utilisation
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 GeForce GTX TITAN
- Χρόνος τοίχου
- 672 hours (28 days)
- Κόστος υπολογισμού
- $52
"All networks in this paper can be trained on a single GeForce GTX Titan GPU (6 GB memory) within two to four weeks."
Πώς ταξινομείται
Ετικέτες το πηγαίο σύνολο δεδομένων εφαρμόζει όταν παρακολουθεί σημαντικά μοντέλα, και πόσο βέβαιο είναι στην είσοδο.
- Μοντέλο Frontier
- Yes
- Γιατί παρακολουθείται
- Highly cited
- Εγγραφή εμπιστοσύνης
- Confident
- Παραπομπές
- 12,524
Πηγές
Από πού προήλθε αυτή η καταγραφή και πότε ελέγχθηκε τελευταία φορά.
- Αναφορά
- Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition
- Τελευταία ενημέρωση
- 25 May 2026
Τι σημαίνουν οι αριθμοί
Υπόβαθρο
SPPNet δημοσιεύθηκε από Microsoft,Xi’an Jiaotong University,University of Science and Technology of China (USTC), στην χώρα καταγεγραμμένη ως United States of America, κατά τη διάρκεια June 2014. Η κατηγορία στην οποία υπάγεται ο εκδότης είναι industry,Academia,Academia.
Λειτουργεί στον τομέα της Vision, και καταγράφεται ότι εκτελεί την εργασία του image classification.
Αυτό είναι ένα κλειστό μοντέλο: οι εκπαιδευμένες τιμές παρέμειναν με όποιον τις παρήγαγε, και δεν υπάρχει τοπική έκδοση για να τρέξει.
Εκπαίδευση και προελεύσεις
Η εκπαίδευση απαιτούσε έναν υπολογιστικό προϋπολογισμό περίπου 3.4 × 10¹⁸ FLOP, σε υλικό καταγεγραμμένο ως NVIDIA GeForce GTX TITAN. Αυτή η τιμή μετράει το κόστος παραγωγής του μοντέλου και δεν έχει σχέση με το πόσο γρήγορα απαντά.
Το σύνολο εκπαίδευσης εκτελέστηκε σε περίπου 1,280,000 κωδικοί κειμένου
Το κριτήριο συμπερασμού του: highly cited.
Απαντήσεις
SPPNet — κοινές ερωτήσεις
SPPNet— ποιος το δημιούργησε;
Δημοσιεύθηκε από Microsoft,Xi’an Jiaotong University,University of Science and Technology of China (USTC), βασισμένο σε United States of America, μία οργάνωση κατηγοριοποιημένη ως industry,Academia,Academia.
SPPNet— πότε κυκλοφόρησε;
Δημοσιεύθηκε σε June 2014. Η ικανότητα ανά παράμετρο έχει βελτιωθεί σημαντικά από τότε, οπότε ένα νέο ΜΟΝΤΕΛ του ίδιου μεγέθους είναι συχνά η καλύτερη χρήση του ίδιου υλικού.
SPPNet— για τί χρησιμοποιείται;
Λειτουργεί στον τομέα της Vision, και καταγράφεται ως διαχείριση της εργασίας του image classification. Τα Μοντέλα συχνά φέρουν περισσότερα από ένα από το καθένα, και οι ετικέτες περιγράφουν τον σκοπό παρά τους περιορισμούς ικανότητας.
SPPNet— πόσο υπολογιστική ισχύς χρησιμοποιήθηκε για την εκπαίδευσή του;
Η εκπαίδευση κατανάλωσε περίπου 3.4 × 10¹⁸ FLOP, σε υλικό καταγεγραμμένο ως NVIDIA GeForce GTX TITAN. Αυτό μετράει το κόστος παραγωγής του μοντέλου και δεν λέει τίποτα για το πόσο γρήγορα απαντά μόλις εκπαιδευτεί — η ταχύτητα συμπερασμάτων προέρχεται από τον δίαυλο μνήμης, όχι από τον προϋπολογισμό εκπαίδευσης.
SPPNet— 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.
SPPNet— 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.
SPPNet— 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.