OV-DINO
Sin estimación
Sin requisitos de hardware para este modelo
Los pesos para este modelo no han sido publicados, por lo que no se puede descargar ni ejecutar en tu propio hardware de ningún tamaño. Solo se puede acceder a través de su proveedor, y ningún cambio de tarjeta gráfica eso..
En registro
especificación completa
Todo en archivo para este modelo. La mayor parte describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se invirtió en él y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente..
Origen
Quién construyó este modelo, dónde, y cuándo fue publicado.
- Organización
- Guangzhou AI Public Computing Center,Sun Yat-sen University,Meituan Inc,Pengcheng Lab
- Tipo de Organización
- Government,Industry,Academia,Industry,Academia
- País
- China
- Publicado
- 22 July 2024
- Autores
- Hao Wang, Pengzhen Ren, Zequn Jie, Xiao Dong, Chengjian Feng, Yinlong Qian, Lin Ma, Dongmei Jiang, Yaowei Wang, Xiangyuan Lan, Xiaodan Liang
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Vision
- Tarea
- Object detection
Tamaño
Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se usaron para su entrenamiento. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.
- Datos de entrenamiento
- tokens
- Épocas
- 24
batch size: 128 epochs: 24 resolution: [800, 1333]
Disponibilidad
Si puedes obtener el modelo y ejecutarlo en tu propio hardware, lo que decide si alguna de las cifras de la GPU en esta página se aplica.
- Pesos
- Closed — provider access only
- Acceso al modelo
- Unreleased
- Código de entrenamiento
- Open source
Apache 2.0 https://github.com/wanghao9610/OV-DINO weights are supposed to be here but the repo is empty [August 2025] https://huggingface.co/hao9610/OV-DINO
Cómo está clasificado
Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.
- Confianza de registro
- Unknown
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- OV-DINO: Unified Open-Vocabulary Detection with Language-Aware Selective Fusion
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
De dónde vino
OV-DINO fue publicado por Guangzhou AI Public Computing Center,Sun Yat-sen University,Meituan Inc,Pengcheng Lab, en el país registrado como China, durante July 2024. Sale de una organización categorizada como government,Industry,Academia,Industry,Academia.
Funciona en el dominio de Vision, y se registra como realizando la tarea de object detection.
Este es un modelo cerrado: los valores entrenados quedaron con quien los produjo, y no hay una versión local para ejecutar.
Respuestas
OV-DINO — preguntas comunes
OV-DINO— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por Guangzhou AI Public Computing Center,Sun Yat-sen University,Meituan Inc,Pengcheng Lab, basado en China, una organización categorizada como government,Industry,Academia,Industry,Academia.
OV-DINO— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en July 2024. La capacidad por parámetro ha mejorado considerablemente desde entonces, por lo que un modelo más reciente del mismo tamaño suele ser el mejor uso del mismo hardware.
OV-DINO— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Vision, y se registra como manejando la tarea de object detection. Un modelo puede manejar varios de cada uno, así que estas son las áreas para las que fue construido en lugar de un límite en lo que intentará.
OV-DINO— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?
Ninguno. Este es un modelo cerrado: sus PESOS nunca fueron publicados, por lo que no se puede descargar o ejecutar en su propio hardware a ningún precio. Solo se puede acceder a él a través de su proveedor.
OV-DINO— ¿Es de código abierto?
No. Sus pesos no han sido publicados, por lo que existe solo como un servicio controlado por su propietario.
OV-DINO— ¿cuántos parámetros tiene?
No se ha publicado el conteo de parámetros para él, por lo que no aparece ninguna cifra de memoria o velocidad en esta página.
La otra dirección
¿Mirándolo desde el otro lado?
Esta página comienza desde el modelo. Si ya posees una tarjeta y quieres saber todo lo que podrá ejecutar., Comience desde el hardware en su lugar.