MobileNetV2
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
- Tipo de Organización
- Industry
- País
- United States of America
- Publicado
- 18 June 2018
- Autores
- M Sandler, A Howard, M Zhu
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, Image classification, Image segmentation
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.
- parámetros
- 3.4M
- Datos de entrenamiento
- 1,280,000 tokens
Rados
Cómo está clasificado
Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.
- Por qué se rastrea
- Highly cited
- Citas
- 16,899
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
Acerca de este modelo
MobileNetV2 fue publicado por Google, en el país registrado como United States of America, durante June 2018. La organización editora está clasificada como industry.
Funciona en el dominio de Vision, y se registra como realizando la tarea de object detection, Image classification, Image segmentation.
Sus pesos nunca fueron publicados, por lo que solo se puede acceder a través de su proveedor. No hay cambios en la tarjeta gráfica que eso.
Qué se necesitó para construirlo
El conjunto de entrenamiento se ejecutó a aproximadamente 1,280,000 tokens de texto
Su criterio de inclusión: highly cited.
Respuestas
MobileNetV2 — preguntas comunes
MobileNetV2— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 3.4M. Rados. Esa cifra es el total, y es lo que decide cuánta MEMORIA necesita el modelo — aproximadamente medio gigabyte por mil millones en la compresión que la mayoría de las personas usa.
MobileNetV2— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por Google, basado en United States of America, una organización categorizada como industry.
MobileNetV2— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en June 2018. 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.
MobileNetV2— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Vision, y se registra como manejando la tarea de object detection, Image classification, Image segmentation. 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.
MobileNetV2— ¿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.
MobileNetV2— ¿Es de código abierto?
La licencia nunca fue registrada en nuestros datos fuente. Tratamos las licencias no declaradas como cerradas, porque una licencia no registrada no es una en la que confiar.
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.