Spatiotemporal fusion ConvNet
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
- Graz University of Technology,University of Oxford
- Type d'organisation
- Academia,Academia
- Pays
- Austria, United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Publié
- 1 June 2016
- Auteurs
- Christoph Feichtenhofer, Axel Pinz, Andrew Zisserman
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Video
- Tâche
- Video, Action recognition
- 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
- 13,000 tokens
[SECONDS OF VIDEO] They use UCF101, whose paper says "We introduce UCF101 which is currently the largest dataset of human actions. It consists of 101 action classes, over 13k clips and 27 hours of video data"
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.
- Citations
- 2,538
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Convolutional Two-Stream Network Fusion for Video Action Recognition
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
D'où cela vient-il
Spatiotemporal fusion ConvNet a été publié par Graz University of Technology,University of Oxford, dans le pays enregistré comme Austria, durant June 2016. Cela provient d'une organisation classée comme academia,Academia.
Il fonctionne dans le domaine de Video, et est enregistré comme exécutant la tâche de video, Action recognition.
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.
Comment il a été entraîné
L'entraînement a consommé un corpus d'environ 13,000 jetons de texte
Réponses
Spatiotemporal fusion ConvNet — questions courantes
Spatiotemporal fusion ConvNet— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Video, et est enregistré comme gérant la tâche de video, Action recognition. Ce sont les domaines autour desquels il a été conçu ; ils décrivent l'intention plutôt qu'une limite stricte.
Spatiotemporal fusion ConvNet— 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.
Spatiotemporal fusion ConvNet— 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.
Spatiotemporal fusion ConvNet— 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.
Spatiotemporal fusion ConvNet— qui l'a créé ?
Il a été publié par Graz University of Technology,University of Oxford, basé sur Austria, une organisation catégorisée comme academia,Academia.
Spatiotemporal fusion ConvNet— 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.
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.