Multiresolution CNN
Aucune estimation
Aucun besoin matériel pour ce modèle
Les poids de ce modèle n'ont pas été publiés, il ne peut donc pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel, quelle que soit la taille. Il n'est accessible que via son fournisseur, et aucune carte graphique ne change cela.
Enregistrement terminé
Spécification complète
Tout ce qui concerne ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — contexte utile pour évaluer le travail fourni et sa comparaison avec des modèles construits à une échelle différente.
Origine
Qui a construit ce modèle, où et quand il a été publié.
- Organisation
- Google,Stanford University
- Type d'organisation
- Industry,Academia
- Pays
- United States of America
- Publié
- 23 June 2014
- Auteurs
- A Karpathy, G Toderici, S Shetty, T Leung
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut en porter plusieurs de chacun.
- Domaine
- Video
- Tâche
- Video classification
Taille
Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui détermine s'il tient sur une carte graphique donnée.
- Paramètres
- 126.1M
- Données d'entraînement
- 50,000,000 tokens
"Using shorthand notation, the full [single frame] architecture is C(96, 11, 3)-N-P-C(256, 5, 1)-N-P-C(384, 3, 1)-C(384, 3, 1)-C(256, 3, 1)-P-FC(4096)-FC(4096), where C(d, f, s) indicates a convolutional layer with d filters of spatial size f ×f, applied to the input with stride s" Two such single-frame architectures are concatenated as shown in figure 2 "Since the input is only of half the spatial size as the full-frame models, we take out the last pooling layer to ensure that both streams st…
"We further estimate the size of our dataset of sampled frames to be on the order of 50 million examples and that our networks have each seen approximately 500 million examples throughout the training period in total." So 5e+7 datapoints and 10 epochs.
Comment il est classé
Étiquettes que le jeu de données source applique lors du suivi des modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.
- Pourquoi c'est suivi
- Highly cited
- Citations
- 6,254
Sources
D'où provient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Large-Scale Video Classification with Convolutional Neural Networks
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que signifient les chiffres
Background
Multiresolution CNN was published by Google,Stanford University, in United States of America, in June 2014. It comes out of industry,Academia.
It works in Video, and is recorded as doing video classification.
Ses poids n'ont jamais été publiés, donc on ne peut y accéder que par son fournisseur. Aucun changement de carte graphique ne change cela.
Comment il a été entraîné
The training set ran to roughly 50,000,000 tokens.
Its inclusion criterion is highly cited.
Réponses
Multiresolution CNN — Questions fréquentes
Is Multiresolution CNN open source?
The licensing for Multiresolution CNN was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.
How many parameters does Multiresolution CNN have?
Multiresolution CNN has 126.1M parameters. "Using shorthand notation, the full [single frame] architecture is C(96, 11, 3)-N-P-C(256, 5, 1)-N-P-C(384, 3, 1)-C(384, 3, 1)-C(256, 3, 1)-P-FC(4096)-FC(4096), where C(d, f, s) indicates a convolutional layer with d filters of spatial size f ×f, applied to the input with stride s" Two such single-frame architectures are concatenated as shown in figure 2 "Since the input is only of half the spatial size as the full-frame models, we take out the last pooling layer to ensure that both streams still terminate in a layer of size 7×7×256. " We assume the input are T=10 frames with C=3 color channels each 2*(256*(10*3*5*5+1) + 384*(256*3*3+1) + 384*(384*3*3+1) + 256*(384*3*3+1)) + (2*7*7*256 + 1)*4096 + (4096+1)*4096. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created Multiresolution CNN?
Multiresolution CNN was published by Google,Stanford University, based in United States of America, categorised as industry,Academia.
When was Multiresolution CNN released?
Multiresolution CNN was published in June 2014. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is Multiresolution CNN used for?
Multiresolution CNN works in Video, and is recorded as handling video classification. Models frequently carry more than one of each, and the tags describe purpose rather than capability limits.
What GPU do I need to run Multiresolution CNN?
None. Multiresolution CNN is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Dans l'autre sens
Regardez-la de l'autre côté ?
Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez connaître tout ce qu'elle pourra exécuter, commencez plutôt par le matériel.