Vision-based obstacle avoidance system (2005)
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
- New York University (NYU),Net-Scale technologies,NEC Laboratories
- Τύπος οργανισμού
- Academia,Industry,Industry
- Χώρα
- United States of America
- Δημοσιευμένο
- 5 December 2005
- Συγγραφείς
- Urs Muller, Jan Ben, Eric Cosatto, Beat Flepp, Yann LeCun
Τι κάνει
Οι προβληματικές περιοχές για τις οποίες σχεδιάστηκε το μοντέλο. Ένα μοντέλο μπορεί να διαθέτει αρκετές από κάθε μία.
- τομέας
- Robotics, Vision
- Εργασία
- Self-driving car, Object detection
- Προσέγγιση
- Supervised
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.
- παράμετροι
- 72K
- Δεδομένα εκπαίδευσης
- tokens
- Εποχές
- 18
"The network has 3.15 Million connections and about 72,000 trainable parameters."
"With 95,000 training image pairs, training took 18 epochs through the training set."
Η εκπαίδευση run
Τι απαιτήθηκε φυσικά για την εκπαίδευση: ποιες κάρτες, πόσες, για πόσο καιρό, και τι αυτό απαιτούσε από το ρεύμα.
- Υλικό εκπαίδευσης
- Intel Pentium 4 HT 630
- χρησιμοποιούμενα τσιπ
- 1
- Χρόνος τοίχου
- 96 hours
- Κατανάλωση ενέργειας
- 103 W
"A complete training session required about four days of CPU time on a 3.0GHz Pentium/Xeon-based server"
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
- Κωδικός εκπαίδευσης
- Unreleased
Πώς ταξινομείται
Ετικέτες το πηγαίο σύνολο δεδομένων εφαρμόζει όταν παρακολουθεί σημαντικά μοντέλα, και πόσο βέβαιο είναι στην είσοδο.
- Εγγραφή εμπιστοσύνης
- Confident
- Παραπομπές
- 742
Πηγές
Από πού προήλθε αυτή η καταγραφή και πότε ελέγχθηκε τελευταία φορά.
- Αναφορά
- Off-Road Obstacle Avoidance through End-to-End Learning
- Τελευταία ενημέρωση
- 11 February 2026
Τι σημαίνουν οι αριθμοί
Σχετικά με αυτό το μοντέλο
Vision-based obstacle avoidance system (2005) δημοσιεύθηκε από New York University (NYU),Net-Scale technologies,NEC Laboratories, στην χώρα καταγεγραμμένη ως United States of America, κατά τη διάρκεια December 2005. Ο εκδοτικός οργανισμός κατηγοριοποιείται ως academia,Industry,Industry.
Λειτουργεί στον τομέα της Robotics, Vision, και καταγράφεται ότι εκτελεί την εργασία του self-driving car, Object detection.
Επειδή τα WEIGHTS δεν είναι διαθέσιμα, κανένα από τα figures του HARDWARE αλλού σε αυτό το SITE δεν ισχύει γι' αυτό.
Απαντήσεις
Vision-based obstacle avoidance system (2005) — κοινές ερωτήσεις
Vision-based obstacle avoidance system (2005)— για τί χρησιμοποιείται;
Λειτουργεί στον τομέα της Robotics, Vision, και καταγράφεται ως διαχείριση της εργασίας του self-driving car, Object detection. 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.
Vision-based obstacle avoidance system (2005)— 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.
Vision-based obstacle avoidance system (2005)— είναι ανοιχτού κώδικα;
Όχι. Τα βάρη του δεν έχουν δημοσιευθεί, οπότε υπάρχει μόνο ως υπηρεσία που ελέγχεται από τον ιδιοκτήτη του.
Vision-based obstacle avoidance system (2005)— πόσες παραμέτρους έχει;
Έχει αριθμό παραμέτρων 72K. "The network has 3.15 Million connections and about 72,000 trainable parameters.". Αυτή η φιγούρα είναι το σύνολο, και είναι αυτό που αποφασίζει πόση μνήμη χρειάζεται το μοντέλο - περίπου μισό γιγαμπάιτ ανά δισεκατομμύριο με τη συμπίεση που χρησιμοποιεί το πιο πολλοί άνθρωποι.
Vision-based obstacle avoidance system (2005)— ποιος το δημιούργησε;
Δημοσιεύθηκε από New York University (NYU),Net-Scale technologies,NEC Laboratories, βασισμένο σε United States of America, μία οργάνωση κατηγοριοποιημένη ως academia,Industry,Industry.
Vision-based obstacle avoidance system (2005)— πότε κυκλοφόρησε;
Δημοσιεύθηκε σε December 2005. Η ικανότητα ανά παράμετρο έχει βελτιωθεί σημαντικά από τότε, οπότε ένα νέο ΜΟΝΤΕΛ του ίδιου μεγέθους είναι συχνά η καλύτερη χρήση του ίδιου υλικού.
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.