Optimized Multi-Scale Edge Detection

Κλειστές βαρύτητες Massachusetts Institute of Technology (MIT) November 1986

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
Massachusetts Institute of Technology (MIT)
Τύπος οργανισμού
Academia
Χώρα
United States of America
Δημοσιευμένο
1 November 1986
Συγγραφείς
John Canny

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

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

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
37,931

Πηγές

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

Αναφορά
A Computational Approach To Edge Detection
Τελευταία ενημέρωση
28 November 2025

Τι σημαίνουν οι αριθμοί

Σχετικά με αυτό το μοντέλο

Optimized Multi-Scale Edge Detection δημοσιεύθηκε από Massachusetts Institute of Technology (MIT), στην χώρα καταγεγραμμένη ως United States of America, κατά τη διάρκεια November 1986. Προέρχεται από έναν οργανισμό που κατατάσσεται ως academia.

Λειτουργεί στον τομέα της Vision, και καταγράφεται ότι εκτελεί την εργασία του object detection.

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

Εκπαίδευση και προελεύσεις

Το κριτήριο συμπερασμού του: highly cited.

Απαντήσεις

Optimized Multi-Scale Edge Detection — κοινές ερωτήσεις

01

Optimized Multi-Scale Edge Detection— 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.

02

Optimized Multi-Scale Edge Detection— 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.

03

Optimized Multi-Scale Edge Detection— πόσες παραμέτρους έχει;

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

04

Optimized Multi-Scale Edge Detection— ποιος το δημιούργησε;

Δημοσιεύθηκε από Massachusetts Institute of Technology (MIT), βασισμένο σε United States of America, μία οργάνωση κατηγοριοποιημένη ως academia.

05

Optimized Multi-Scale Edge Detection— πότε κυκλοφόρησε;

Δημοσιεύθηκε σε November 1986. Η ικανότητα ανά παράμετρο έχει βελτιωθεί σημαντικά από τότε, οπότε ένα νέο ΜΟΝΤΕΛ του ίδιου μεγέθους είναι συχνά η καλύτερη χρήση του ίδιου υλικού.

06

Optimized Multi-Scale Edge Detection— για τί χρησιμοποιείται;

Λειτουργεί στον τομέα της Vision, και καταγράφεται ως διαχείριση της εργασίας του object detection. Τα Μοντέλα συχνά φέρουν περισσότερα από ένα από το καθένα, και οι ετικέτες περιγράφουν τον σκοπό παρά τους περιορισμούς ικανότητας.

Πηγή

Αρχική δημοσίευση

Η καταγραφή ενημερώθηκε τελευταία φορά 28 November 2025

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.