SVM for face detection
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
- Massachusetts Institute of Technology (MIT)
- Tipo de Organización
- Academia
- País
- United States of America
- Publicado
- 17 June 1997
- Autores
- E. Osuna, R. Freund, F. Girosi
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
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
- 50,000 tokens
Section 1: "The problem that we have to solve involves training a classifier to discriminate between face and non-face patterns, using a data set of 50,000points. "
Cómo está clasificado
Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.
- Citas
- 3,851
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- Training Support Vector Machines: An Application to Face Detection
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
Qué es este modelo
SVM for face detection fue publicado por Massachusetts Institute of Technology (MIT), en el país registrado como United States of America, durante June 1997. La categoría en la que se encuentra el editor es academia.
Funciona en el dominio de Vision, y se registra como realizando la tarea de object detection.
Este es un modelo cerrado: los valores entrenados quedaron con quien los produjo, y no hay una versión local para ejecutar.
Qué se necesitó para construirlo
El conjunto de entrenamiento se ejecutó a aproximadamente 50,000 tokens de texto
Respuestas
SVM for face detection — preguntas comunes
SVM for face detection— ¿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.
SVM for face detection— ¿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.
SVM for face detection— ¿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.
SVM for face detection— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por Massachusetts Institute of Technology (MIT), basado en United States of America, una organización categorizada como academia.
SVM for face detection— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en June 1997. 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.
SVM for face detection— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Vision, y se registra como manejando la tarea de object detection. 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.
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.