Multiscale deformable part model
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
- UC Irvine,University of Chicago,Toyota Technological Institute at Chicago
- Type d'organisation
- Academia,Academia,Academia
- Pays
- United States of America
- Publié
- 23 June 2008
- Auteurs
- Pedro Felzenszwalb, David McAllester, Deva Ramanan
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
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
- 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.
- Confiance d'enregistrement
- Unknown
- Citations
- 3,095
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- A discriminatively trained, multiscale, deformable part model
- Dernière mise à jour
- 1 January 2026
Ce que les chiffres signifient
Contexte
Multiscale deformable part model a été publié par UC Irvine,University of Chicago,Toyota Technological Institute at Chicago, dans le pays enregistré comme United States of America, durant June 2008. Cela provient d'une organisation classée comme academia,Academia,Academia.
Il fonctionne dans le domaine de Vision, et est enregistré comme exécutant la tâche de object detection.
Ses poids n'ont jamais été publiés, donc il ne peut être atteint que par son fournisseur. Aucun changement de carte graphique ne change cela.
Réponses
Multiscale deformable part model — questions courantes
Multiscale deformable part model— 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.
Multiscale deformable part model— 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.
Multiscale deformable part model— qui l'a créé ?
Il a été publié par UC Irvine,University of Chicago,Toyota Technological Institute at Chicago, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme academia,Academia,Academia.
Multiscale deformable part model— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans June 2008. 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.
Multiscale deformable part model— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Vision, et est enregistré comme gérant la tâche de object detection. Les modèles portent souvent plus d'un de chacun, et les tags décrivent l'objectif plutôt que les limites de capacité.
Multiscale deformable part model— 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.