R-FCN
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
- Tsinghua University,Microsoft Research
- Type d'organisation
- Academia,Industry
- Pays
- China, United States of America
- Publié
- 21 June 2016
- Auteurs
- Jifeng Dai, Y. Li, Kaiming He, and Jian 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
- 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.
- Données d'entraînement
- 10,624,000 tokens
Calcul de formation
L'arithmétique effectuée pour entraîner le modèle, mesurée en opérations en virgule flottante. C'est une mesure du coût de l'exécution de l'entraînement, pas de la rapidité avec laquelle le modèle fini vous répond.
- Calcul de formation
- 7.2 × 10¹⁷ FLOP
- Comment cela a été établi
- Hardware
1,464 images in 2012 VOC (https://paperswithcode.com/dataset/pascal-voc)/ 9,963 images in 2007 VOC (https://www.tensorflow.org/datasets/catalog/voc) 83K training images in MS COCO (https://paperswithcode.com/dataset/coco) They used a Nvidia K40 GPU and report training time/image in seconds (table 3) Assumed a 0.33 util rate Section 4.2 (MS COCO): "Next we evaluate on the MS COCO dataset [ 13 ] that has 80 object categories. Our experiments involve the 80k train set, 40k val set, and 20k tes…
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
- Confiance d'enregistrement
- Confident
- Citations
- 6,003
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- R-fcn: Object detection via region-based fully convolutional networks.
- Dernière mise à jour
- 25 May 2026
Ce que les chiffres signifient
D'où cela vient-il
R-FCN a été publié par Tsinghua University,Microsoft Research, dans le pays enregistré comme China, durant June 2016. L'organisation de publication est catégorisée comme academia,Industry.
Il fonctionne dans le domaine de Vision, et est enregistré comme exécutant la tâche de object detection.
Parce que les poids ne sont pas disponibles, aucune des spécifications matérielles ailleurs sur ce site ne s'applique à cela.
Qu'est-ce qui a été nécessaire pour le construire
L'entraînement a nécessité un budget de calcul d'environ 7.2 × 10¹⁷ FLOP. Ce chiffre mesure le coût de production du modèle, et n'a aucune incidence sur la vitesse de réponse.
Il a été entraîné sur un corpus d'environ 10,624,000 jetons de texte
La raison pour laquelle il apparaît dans ce catalogue. highly cited.
Réponses
R-FCN — questions courantes
R-FCN— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 7.2 × 10¹⁷ FLOP. Cela mesure ce que coûte la production du modèle et ne dit rien sur la rapidité avec laquelle il répond une fois entraîné — la vitesse d'inférence provient de la bande passante mémoire, et non du budget d'entraînement.
R-FCN— 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.
R-FCN— 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.
R-FCN— 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.
R-FCN— qui l'a créé ?
Il a été publié par Tsinghua University,Microsoft Research, basé sur China, une organisation catégorisée comme academia,Industry.
R-FCN— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans June 2016. 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.
R-FCN— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Vision, et est enregistré comme gérant la tâche de object detection. 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.