System 11
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
- Carnegie Mellon University (CMU)
- Type d'organisation
- Academia
- Pays
- United States of America
- Publié
- 18 June 1996
- Auteurs
- HA Rowley, S Baluja, T Kanade
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Vision
- Tâche
- Face 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.
- paramètres
- 6.5K
- Données d'entraînement
- 23,750 tokens
System 11 is a combination of Network 1 and Network 2 Network 1 has 2095 connections and network 2 has 4357 connections (see table 1)
"A typical training run selects approximately 8000 non-face images from the 146,212,178 subimages that are available at all locations and scales in the training scenery images." "Nearly 1050 face examples were gathered from face databases at CMU and Harvard [...] In the training set,15 face examples are generated from each original image [...]" "Create an initial set of non-face images by generating 1000 images with random pixel intensities"
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
- 2.6 × 10¹⁰ FLOP
- Comment cela a été établi
- Operation counting
Since there is no parameter sharing, the forward compute is roughly twice that of the number of parameters. We use a 2:1 forward-backward ratio as this is a shallow network, with most connections in the first layer. Number of passes (Section 2.1): * "Nearly 1,050 face examples were gathered from face databases [...]" * "Fifteen face examples are generated for the training set from each original image" Training loop: 1. "initial set of nonface images by generating 1,000 random images" 2. Train …
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
- Confiance d'enregistrement
- Confident
- Citations
- 6,011
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Neural Network-Based Face Detection
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
D'où cela vient-il
System 11 a été publié par Carnegie Mellon University (CMU), dans le pays enregistré comme United States of America, durant June 1996. La catégorie à laquelle appartient l'éditeur est academia.
Il fonctionne dans le domaine de Vision, et est enregistré comme exécutant la tâche de face detection.
Parce que les poids ne sont pas disponibles, aucune des spécifications matérielles ailleurs sur ce site ne s'applique à cela.
Comment il a été entraîné
La production a nécessité des calculs totalisant environ 2.6 × 10¹⁰ 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 23,750 jetons de texte
La raison pour laquelle il apparaît dans ce catalogue. highly cited.
Réponses
System 11 — questions courantes
System 11— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 6.5K. System 11 is a combination of Network 1 and Network 2 Network 1 has 2095 connections and network 2 has 4357 connections (see table 1). 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.
System 11— qui l'a créé ?
Il a été publié par Carnegie Mellon University (CMU), basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme academia.
System 11— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans June 1996. 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.
System 11— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Vision, et est enregistré comme gérant la tâche de face detection. Ce sont les domaines autour desquels il a été conçu ; ils décrivent l'intention plutôt qu'une limite stricte.
System 11— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 2.6 × 10¹⁰ 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.
System 11— 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.
System 11— 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.
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.