OmniParser: Interactable Region Detection Model
Aucune estimation
Aucune exigence matérielle pour ce modèle
Les poids de ce modèle sont open, mais aucun compte de paramètres n'a été publié pour celui-ci. Chaque chiffre de mémoire et de vitesse commence à partir de ce nombre, donc nous préférerions ne rien montrer plutôt qu'une estimation fabriquée..
Enregistrement
Spécifications complètes
Tout est enregistré pour ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — un contexte utile pour juger combien de travail a été investi, et comment il se compare avec des modèles construits à une échelle différente..
Origine
Qui a construit ce modèle, où, et quand il a été publié.
- Organisation
- Microsoft Research
- Type d'organisation
- Industry
- Pays
- United States of America
- Publié
- 1 August 2024
- Auteurs
- Yadong Lu, Jianwei Yang, Yelong Shen, Ahmed Awadallah
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Vision
- Tâche
- Object detection
- Modèle de base
- YOLOv8x
Taille
Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui décide s'il convient à une carte graphique donnée.
- Données d'entraînement
- tokens
- Époques
- 20
"We collect in total of 66990 samples where we split 95% (63641) for training, and 5% (3349) for validation. We train for 20 epochs with batch size of 256, learning rate of 1e−3, and the Adam optimizer on 4 GPUs."
L'exécution de formation
Ce qu'il a physiquement fallu pour entraîner : quels chips, combien, pendant combien de temps, et ce que cela a tiré du secteur.
- Chips utilisés
- 4
Disponibilité
Que vous puissiez obtenir le modèle et l'exécuter sur votre propre matériel, ce qui détermine si l'un des chiffres de la carte graphique sur cette page s'applique.
- Poids
- Open — downloadable
- Accès au modèle
- Open weights (unrestricted)
Comment il est classé
Étiquettes que le ensemble de données source applique lors du suivi de modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.
- Confiance d'enregistrement
- Confident
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- OmniParser for Pure Vision Based GUI Agent
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
À propos de ce modèle
OmniParser: Interactable Region Detection Model a été publié par Microsoft Research, dans le pays enregistré comme United States of America, durant August 2024. La catégorie à laquelle appartient l'éditeur est industry.
Il fonctionne dans le domaine de Vision, et est enregistré comme exécutant la tâche de object detection.
Son point de départ était un modèle de base existant, YOLOv8x. La plupart des modèles à cette échelle sont adaptés d'une base existante plutôt que construits de rien.
Les poids sont publiés, donc il peut être téléchargé et exécuté sur votre propre matériel indéfiniment, hors ligne, sans compte associé.
Réponses
OmniParser: Interactable Region Detection Model — questions courantes
OmniParser: Interactable Region Detection Model— où puis-je le télécharger ?
Les poids sont publiés, bien que nous ne possédions pas de lien vers un dépôt pour cela. Ce site calcule les exigences matérielles plutôt que d'héberger des fichiers de modèle.
OmniParser: Interactable Region Detection Model— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?
Nous ne pouvons pas dire. Il a des poids ouverts, mais aucun compte de paramètres n'a été publié pour cela, et chaque calcul de mémoire et de vitesse part de ce nombre. Nous préférerions ne rien montrer plutôt qu'une estimation fabriquée.
OmniParser: Interactable Region Detection Model— est-ce que c'est open source ?
Ses poids sont publiés, donc il peut être téléchargé et exécuté sur votre propre matériel. Notez que les poids ouverts ne sont pas la même chose que l'open source au sens plein — cela ne dit rien sur les données d'entraînement, le code d'entraînement ou les conditions commerciales attachées.
OmniParser: Interactable Region Detection Model— combien de paramètres cela a-t-il ?
Aucun nombre de paramètres n'a été publié pour cela, c'est pourquoi aucun chiffre de mémoire ou de vitesse n'apparaît sur cette page.
OmniParser: Interactable Region Detection Model— qui l'a créé ?
Il a été publié par Microsoft Research, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme industry.
OmniParser: Interactable Region Detection Model— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans August 2024. La capacité par paramètre s'est considérablement améliorée depuis, donc un modèle plus récent de la même taille est souvent le meilleur usage du même matériel.
OmniParser: Interactable Region Detection Model— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Vision, et est enregistré comme gérant la tâche de object detection. Un modèle peut porter plusieurs de chacun, donc ce sont les domaines pour lesquels il a été conçu plutôt qu'une limite sur ce qu'il tentera.
L'autre direction
Regardez-le de l'autre côté ?
Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez savoir tout ce qu'elle exécutera., commencez par le matériel à la place.