SVM for face detection
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
- Massachusetts Institute of Technology (MIT)
- Type d'organisation
- Academia
- Pays
- United States of America
- Publié
- 17 June 1997
- Auteurs
- E. Osuna, R. Freund, F. Girosi
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
- 50,000 tokens
Section 1: "The problem that we have to solve involves training a classifier to discriminate between face and non-face patterns, using a data set of 50,000points. "
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
- 3,851
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Training Support Vector Machines: An Application to Face Detection
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
Ce que ce modèle est
SVM for face detection a été publié par Massachusetts Institute of Technology (MIT), dans le pays enregistré comme United States of America, durant June 1997. La catégorie à laquelle appartient l'éditeur est academia.
Il fonctionne dans le domaine de Vision, et est enregistré comme exécutant la tâche de object detection.
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.
Qu'est-ce qui a été nécessaire pour le construire
L'ensemble d'entraînement a duré environ 50,000 jetons de texte
Réponses
SVM for face detection — questions courantes
SVM for face detection— 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.
SVM for face detection— 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.
SVM for face detection— 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.
SVM for face detection— qui l'a créé ?
Il a été publié par Massachusetts Institute of Technology (MIT), basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme academia.
SVM for face detection— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans June 1997. 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.
SVM for face detection— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Vision, et est enregistré comme gérant la tâche de object detection. 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.
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.