SemExp
Nincs becslés
Nincs hardver követelmény ennek a modellnek
Ez a modell súlyai nyilvánosak, de a paraméterszámokat nem tették közzé. Minden memória- és sebességszám ebből a számból indul, ezért inkább nem mutatunk semmit, mint egy hamisított becslést..
Nyilvántartásban
Teljes specifikáció
Minden feljegyzett ezzel a modellel kapcsolatban. A legtöbbje azt írja le, hogyan képezték ki, nem pedig azt, hogyan fut — hasznos kontextus annak megítéléséhez, hogy mennyi munka ment bele, és hogyan viszonyul a más méretben épített modellekhez..
Eredet
Ki építette ezt a modellt, hol, és mikor publikálták.
- Szervezet
- Carnegie Mellon University (CMU),Facebook AI Research
- Szervezet típusa
- Academia,Industry
- Ország
- United States of America, France
- Közölt
- 2 July 2020
- Szerzők
- Devendra Singh Chaplot, Dhiraj Gandhi, Abhinav Gupta, Ruslan Salakhutdinov
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Robotics
- Feladat
- Object detection
- Megközelítés
- Reinforcement learning
Méret
Mekkora a modell, és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek eldöntik, hogy az adott grafikus kártyára illeszkedik-e.
- Képzési adatok
- tokens
"Our training and test set consists of a total of 86 scenes (25 Gibson tiny and 61 MP3D) and 16 scenes (5 Gibson tiny and 11 MP3D), respectively"
Elérhetőség
Hogy meg tudja-e szerezni a modellt és futtatni a saját hardverén, ez dönt arról, hogy alkalmazhatóak-e a lap ezen oldalán feltüntetett grafikus kártya adatok.
- Súlyok
- Open — downloadable
- Modell hozzáférés
- Open weights (unrestricted)
- Képzés kód
- Open source
MIT code/weights: https://github.com/devendrachaplot/Object-Goal-Navigation
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Miért követik nyomon
- SOTA improvement
- Nyilvántartási bizalom
- Unknown
- Hivatkozások
- 723
"Our method achieves state-of-the-art performance on the object goal navigation task and won the CVPR2020 Habitat ObjectNav challenge"
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Object Goal Navigation using Goal-Oriented Semantic Exploration
- Utoljára frissítve
- 25 May 2026
Mit jelentenek a számok
Háttér
SemExp ki lett adva által Carnegie Mellon University (CMU),Facebook AI Research, az országban rögzítve mint United States of America, alatt July 2020. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik academia,Industry.
Működik a területen a Robotics, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása object detection.
A súlyok közzétéve vannak, így letölthető és futtatható a saját hardveren határozatlan ideig, offline, felhasználói fiók nélkül.
Hogyan lett betanítva
Egy különös okból nyomon követik az alapul szolgáló adatbázisban: sOTA improvement.
Válaszok
SemExp — gyakori kérdések
SemExp— Nyílt forráskódú?
Súlyai közzétételre kerültek, így letölthető és futtatható a saját hardvereden. Ne feledd, hogy az open weight nem azonos az open source teljes értelmében — nem mond semmit a tanulási adatokkal, a tanulási kóddal vagy a kereskedelmi feltételekkel kapcsolatban.
SemExp— Hány paramétere van?
Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.
SemExp— Ki készítette ezt?
Kiadta Carnegie Mellon University (CMU),Facebook AI Research, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia,Industry.
SemExp— Mikor adták ki?
Kibocsátották a July 2020. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
SemExp— Mire használják?
Működik a területen a Robotics, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot object detection. A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.
SemExp— Hol tudom letölteni?
A súlyok közzététele megtörtént, bár nem rendelkezünk tárolólinkkel erre. Ez az oldal a hardverkövetelményeket számítja ki, nem pedig modellfájlokat tárol.
SemExp— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?
Nem tudjuk megmondani. Nyílt súlyai vannak, de a paraméterek számát nem tették közzé, és minden memória- és sebességszámítás ebből a számból indul. Inkább nem mutatunk semmit, mint egy hamisított becslést.
A másik irány
Másik oldalról nézve?
Ez az oldal a modellel kezdődik. Ha már van kártyád, és szeretnéd tudni, hogy mindent futtat-e, Kezdj a hardverből..