Hierarchical Scene Labeling (Stanford Background)
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
- New York University (NYU)
- Type d'organisation
- Academia
- Pays
- United States of America
- Publié
- 1 August 2013
- Auteurs
- Clement Farabet; Camille Couprie; Laurent Najman; Yann LeCun
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Vision
- Tâche
- Semantic segmentation
- Approche
- Supervised
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
- 51.6M
- Données d'entraînement
- 71,380,800 tokens
Figure 1 details architecture, weights are shared between scales “The network is then applied to each 3-dimension input map Xs. This input is transformed into a 16-dimension feature map, using a bank of 16 filters, 10 connected to the Y channel, the 6 others connected to the U and V channels. The second layer transforms this 16-dimension feature map into a 64-dimension feature map, each map being produced by a combination of 8 randomly selected feature maps from the previous layer. Finally the 6…
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
- 2.4 × 10¹⁷ FLOP
- Comment cela a été établi
- Operation counting
Forward FLOP Split for the three sizes F1: L1: 2*1*7*7*10*320*240+2*2*7*7*6*320*240=165580800 L2: 2*8*64*7*7*160*120=963379200 FC: 2*32*80*60*256=78643200 F2: L1: 2*1*7*7*10*160*120+2*2*7*7*6*160*120=41395200 L2: 2*8*64*7*7*80*60=240844800 FC: 2*32*40*30*256=19660800 F3: L1: 2*1*7*7*10*80*60+2*2*7*7*6*80*60=10348800 L2: 2*8*64*7*7*40*30=60211200 FC: 2*32*20*15*256=4915200 Total: 165580800+963379200+78643200+41395200+240844800+19660800+10348800+60211200+4915200=1584979200 Training compute: 15849…
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
- 1
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
- Closed — provider access only
- Accès au modèle
- Unreleased
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,Historical significance
- Confiance d'enregistrement
- Confident
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Learning Hierarchical Features for Scene Labeling
- Dernière mise à jour
- 11 February 2026
Ce que les chiffres signifient
À propos de ce modèle
Hierarchical Scene Labeling (Stanford Background) a été publié par New York University (NYU), dans le pays enregistré comme United States of America, durant August 2013. Cela provient d'une organisation classée comme academia.
Il fonctionne dans le domaine de Vision, et est enregistré comme exécutant la tâche de semantic segmentation.
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
La production a nécessité des calculs totalisant environ 2.4 × 10¹⁷ FLOP. Ce chiffre mesure le coût de production du modèle, et n'a aucune incidence sur la vitesse de réponse.
L'entraînement a consommé un corpus d'environ 71,380,800 jetons de texte
Il est suivi dans le ensemble de données sous-jacent pour une raison particulière : highly cited,Historical significance.
Réponses
Hierarchical Scene Labeling (Stanford Background) — questions courantes
Hierarchical Scene Labeling (Stanford Background)— est-ce que c'est open source ?
Non. Ses poids n'ont pas été publiés, donc il n'existe que sous forme de service contrôlé par son propriétaire.
Hierarchical Scene Labeling (Stanford Background)— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 51.6M. Figure 1 details architecture, weights are shared between scales “The network is then applied to each 3-dimension input map Xs. This input is transformed into a 16-dimension feature map, using a bank of 16 filters, 10 connected to the Y channel, the 6 others connected to the U and V channels. The second layer transforms this 16-dimension feature map into a 64-dimension feature map, each map being produced by a combination of 8 randomly selected feature maps from the previous layer. Finally the 64-dimension feature map is transformed into a 256-dimension feature map, each map being produced by a combination of 32 randomly selected feature maps from the previous layer.” L1: 1*7*7*10+2*7*7*6=1078 L2: 8*64*7*7=25088 FC head is split for the three networks (assumption) FC: 32*80*60*256+32*40*30*256+32*20*15*256=51609600 This is a very different estimate to the 0.5M trainable parameters mentioned in the paper(!) "The convolutional network has roughly 0.5 million trainable parameters". 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.
Hierarchical Scene Labeling (Stanford Background)— qui l'a créé ?
Il a été publié par New York University (NYU), basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme academia.
Hierarchical Scene Labeling (Stanford Background)— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans August 2013. 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.
Hierarchical Scene Labeling (Stanford Background)— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Vision, et est enregistré comme gérant la tâche de semantic segmentation. 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.
Hierarchical Scene Labeling (Stanford Background)— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 2.4 × 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.
Hierarchical Scene Labeling (Stanford Background)— 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.
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.