Convolutional Pose Machines
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
- Carnegie Mellon University (CMU)
- Tipo de Organización
- Academia
- País
- United States of America
- Publicado
- 30 January 2016
- Autores
- Shih-En Wei, Varun Ramakrishna, Takeo Kanade, Yaser Sheikh
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Vision
- Tarea
- Pose estimation
- Formato numérico
- FP32
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
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
- Citas
- 2,906
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- Convolutional Pose Machines
- Última actualización
- 25 May 2026
Qué significan los números
Qué es este modelo
Convolutional Pose Machines fue publicado por Carnegie Mellon University (CMU), en el país registrado como United States of America, durante January 2016. La organización editora está clasificada como academia.
Funciona en el dominio de Vision, y se registra como realizando la tarea de pose estimation.
Debido a que los pesos no están disponibles, ninguna de las cifras de hardware en este sitio se aplica a él.
Respuestas
Convolutional Pose Machines — preguntas comunes
Convolutional Pose Machines— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en January 2016. 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.
Convolutional Pose Machines— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Vision, y se registra como manejando la tarea de pose estimation. 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.
Convolutional Pose Machines— ¿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.
Convolutional Pose Machines— ¿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.
Convolutional Pose Machines— ¿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.
Convolutional Pose Machines— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por Carnegie Mellon University (CMU), basado en United States of America, una organización categorizada como 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.