ShuffleNet v1
Aucune estimation
Aucune exigence matérielle pour ce modèle
Les poids de ce modèle n'ont pas été publiés, donc il ne peut pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucune taille. Il n'est accessible que par l'intermédiaire de son fournisseur, et aucun changement de carte graphique ne modifie cela..
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
- Megvii Inc
- Type d'organisation
- Industry
- Pays
- China
- Publié
- 3 July 2017
- Auteurs
- X Zhang, X Zhou, M Lin, J Sun
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, Image classification
- Format numérique
- FP32
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.
- paramètres
- 2.4M
- Données d'entraînement
- 1,280,000 tokens
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.
- Pourquoi c'est suivi
- Highly cited
- Citations
- 8,325
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices
- Dernière mise à jour
- 25 May 2026
Ce que les chiffres signifient
D'où cela vient-il
ShuffleNet v1 a été publié par Megvii Inc, dans le pays enregistré comme China, durant July 2017. Cela provient d'une organisation classée comme industry.
Il fonctionne dans le domaine de Vision, et est enregistré comme exécutant la tâche de object detection, Image classification.
C'est un modèle fermé : les valeurs entraînées sont restées avec ceux qui les ont produites, et il n'y a pas de version locale à exécuter.
Qu'est-ce qui a été nécessaire pour le construire
Il a été entraîné sur un corpus d'environ 1,280,000 jetons de texte
Il est suivi dans le ensemble de données sous-jacent pour une raison particulière : highly cited.
Réponses
ShuffleNet v1 — questions courantes
ShuffleNet v1— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?
Aucun. C'est un modèle fermé - ses poids n'ont jamais été publiés, il ne peut donc pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucun prix. Il n'est accessible que par son fournisseur.
ShuffleNet v1— est-ce que c'est open source ?
La licence n'a jamais été enregistrée dans nos données source. Nous considérons une licence non déclarée comme fermée, car une licence non enregistrée n'est pas une licence sur laquelle compter.
ShuffleNet v1— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 2.4M. Ce chiffre est le total, et c'est ce qui détermine combien de mémoire le modèle nécessite — environ un demi-gigaoctet par milliard à la compression que la plupart des gens utilisent.
ShuffleNet v1— qui l'a créé ?
Il a été publié par Megvii Inc, basé sur China, une organisation catégorisée comme industry.
ShuffleNet v1— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans July 2017. 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.
ShuffleNet v1— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Vision, et est enregistré comme gérant la tâche de object detection, Image classification. Ce sont les domaines autour desquels il a été conçu ; ils décrivent l'intention plutôt qu'une limite stricte.
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.