Hybrid CNN/SVM Object Categorizer
Sin estimación
No hay requisitos de hardware para este modelo
Los pesos de este modelo no han sido publicados, por lo que no se puede descargar ni ejecutar en su propio hardware en ningún tamaño. Solo es accesible a través de su proveedor, y ninguna tarjeta gráfica lo cambia.
En registro
Especificación completa
Todo lo registrado para este modelo. La mayoría de ello describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se dedicó a ello y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente.
Origen
¿Quién construyó este modelo, dónde y cuándo fue publicado?
- Organización
- Courant Institute of Mathematical Sciences
- Tipo de organización
- Academia
- País
- United States of America
- Publicado
- 17 June 2006
- Autores
- Fu Jie Huang, Yann LeCun
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 recognition, Image classification
Tamaño
Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se utilizaron para entrenarlo. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.
- Parámetros
- 3.6M
- Datos de entrenamiento
- 291,600 tokens
- Épocas
- 14
For the CNN: "In this case, the whole network has a total of 90,857 trainable parameters." For the SVM: there are 6 binary SVM models trained support vectors = 0.02x291600 dimension = 100 parameters = (0.02x291600)x100x6=3499200 Total = 3590057
"Each object is captured by a camera pair with 162 different views (9 elevations from 30◦ to 70◦ every 5◦, 18 azimuths sampled every 20◦ along the horizontal viewing circle) and under 6 different illuminations." "To generate the training set, each image was perturbed with 10 different configurations of the above parameters, which makes up 291,600 image pairs of size 108×108. The testing set has 2 drawings of perturbations, and have 58,320 pairs"
Entrenamiento de computación
La aritmética realizada para entrenar el modelo, medida en operaciones de punto flotante. Es una medida de lo que costó la ejecución del entrenamiento, no de cuán rápido responde el modelo terminado.
- Entrenamiento de computación
- 9.8 × 10¹³ FLOP
- Cómo se estableció
- Operation counting
(291,600)*(8e6)*3*14 "A full propagation of one data sample through the network requires about 4 million multiply-add operations" = 2*4e6 FLOPs "The training and testing features are extracted with the convolutional net trained after 14 passes" "The experiments here are run on a single CPU (AMD Opteron at 2GHz) with 4GB of memory"
El entrenamiento
Lo que se necesitó físicamente para entrenar: qué chips, cuántos, durante cuánto tiempo y qué consumió de la pared.
- Wall-clock time
- 52 hours
Train time = (5880+330 min*GHz) * (1/(CPU=2GHz) * (1 hr/60 min) = 51.75 hours
Disponibilidad
Si puedes obtener el modelo y ejecutarlo en tu propio hardware, lo cual es lo que decide si alguna de las cifras de la tarjeta gráfica en esta página aplica.
- Pesos
- Closed — provider access only
- Acceso al modelo
- Unreleased
Cómo se clasifica
Etiquetas que aplica el conjunto de datos de origen al rastrear modelos notables y cuán seguro está de la entrada.
- Registrar confianza
- Confident
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue revisado por última vez.
- Referencia
- Large-scale learning with svm and convolutional nets for generic object categorization
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
Qué es este modelo
Hybrid CNN/SVM Object Categorizer was published by Courant Institute of Mathematical Sciences, in United States of America, in June 2006. The organisation is categorised as academia.
It works in Vision, and is recorded as doing object recognition, Image classification.
Debido a que los pesos no están disponibles, ninguna de las cifras de hardware en otro lugar de este sitio se aplica a él.
Cómo fue entrenado
Producing it required around 9.8 × 10¹³ FLOP of arithmetic, which is a statement about the training budget rather than about inference.
It was trained on about 291,600 tokens of text.
Respuestas
Hybrid CNN/SVM Object Categorizer — Preguntas frecuentes
What GPU do I need to run Hybrid CNN/SVM Object Categorizer?
None. Hybrid CNN/SVM Object Categorizer is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is Hybrid CNN/SVM Object Categorizer open source?
No. Hybrid CNN/SVM Object Categorizer has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
How many parameters does Hybrid CNN/SVM Object Categorizer have?
Hybrid CNN/SVM Object Categorizer has 3.6M parameters. For the CNN: "In this case, the whole network has a total of 90,857 trainable parameters." For the SVM: there are 6 binary SVM models trained support vectors = 0.02x291600 dimension = 100 parameters = (0.02x291600)x100x6=3499200 Total = 3590057. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created Hybrid CNN/SVM Object Categorizer?
Hybrid CNN/SVM Object Categorizer was published by Courant Institute of Mathematical Sciences, based in United States of America, categorised as academia.
When was Hybrid CNN/SVM Object Categorizer released?
Hybrid CNN/SVM Object Categorizer was published in June 2006. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is Hybrid CNN/SVM Object Categorizer used for?
Hybrid CNN/SVM Object Categorizer works in Vision, and is recorded as handling object recognition, Image classification. Models frequently carry more than one of each, and the tags describe purpose rather than capability limits.
How much compute was used to train Hybrid CNN/SVM Object Categorizer?
Around 9.8 × 10¹³ FLOP. That measures what producing the model cost and says nothing about how quickly it answers once trained — inference speed comes from memory bandwidth, not from the training budget.
La otra dirección
¿Mirándolo desde el otro lado?
Esta página comienza desde el modelo. Si ya posee una tarjeta y desea saber todo lo que podrá ejecutar, empiece por el hardware en su lugar.