Selective Search

Pesos cerrados University of Trento,University of Amsterdam April 2013

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
University of Trento,University of Amsterdam
Tipo de Organización
Academia,Academia
País
Italy, Netherlands
Publicado
2 April 2013
Autores
JRR Uijlings, KEA Van De Sande, T Gevers

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 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.

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.

Por qué se rastrea
Highly cited
Confianza de registro
Unknown
Citas
5,642

Fuentes

De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.

Referencia
Selective search for object recognition
Última actualización
28 November 2025

Qué significan los números

Acerca de este modelo

Selective Search fue publicado por University of Trento,University of Amsterdam, en el país registrado como Italy, durante April 2013. La categoría en la que se encuentra el editor es academia,Academia.

Funciona en el dominio de Vision, y se registra como realizando la tarea de object detection, Image segmentation.

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

La razón por la que aparece en este catálogo en absoluto: highly cited.

Respuestas

Selective Search — preguntas comunes

01

Selective Search— ¿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.

02

Selective Search— ¿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.

03

Selective Search— ¿Quién lo creó?

Fue publicado por University of Trento,University of Amsterdam, basado en Italy, una organización categorizada como academia,Academia.

04

Selective Search— ¿cuándo fue lanzado?

Se publicó en April 2013. 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.

05

Selective Search— ¿Para qué se utiliza?

Funciona en el dominio de Vision, y se registra como manejando la tarea de object detection, 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.

06

Selective Search— ¿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.

Origen

Publicación original

Última actualización registrada 28 November 2025

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.