Inflated 3D ConvNet
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
- DeepMind,University of Oxford
- Tipo de Organización
- Industry,Academia
- País
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Publicado
- 1 June 2017
- Autores
- Joao Carreira, Andrew Zisserman
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- 3D modeling
- Tarea
- Action recognition
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
- 240,000 tokens
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
- Confianza de registro
- Unknown
- Citas
- 9,494
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- Quo Vadis, Action Recognition? A New Model and the Kinetics Dataset
- Última actualización
- 25 May 2026
Qué significan los números
De dónde vino
Inflated 3D ConvNet fue publicado por DeepMind,University of Oxford, en el país registrado como United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, durante June 2017. Sale de una organización categorizada como industry,Academia.
Funciona en el dominio de 3D modeling, y se registra como realizando la tarea de action recognition.
Debido a que los pesos no están disponibles, ninguna de las cifras de hardware en este sitio se aplica a él.
Qué se necesitó para construirlo
El conjunto de entrenamiento se ejecutó a aproximadamente 240,000 tokens de texto
Su criterio de inclusión: highly cited.
Respuestas
Inflated 3D ConvNet — preguntas comunes
Inflated 3D ConvNet— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en June 2017. 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.
Inflated 3D ConvNet— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de 3D modeling, y se registra como manejando la tarea de action recognition. 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.
Inflated 3D ConvNet— ¿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.
Inflated 3D ConvNet— ¿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.
Inflated 3D ConvNet— ¿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.
Inflated 3D ConvNet— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por DeepMind,University of Oxford, basado en United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, una organización categorizada como industry,Academia.
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.