ESRGAN
Nincs becslés
Nincs hardver követelmény ennek a modellnek
A modellhez tartozó súlyokat nem tették közzé, így nem tölthető le vagy futtatható a saját hardverén bármilyen méretben. Csak a szolgáltatóján keresztül érhető el, és egyetlen grafikus kártya sem változtat ezen..
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
- Chinese University of Hong Kong (CUHK),Chinese Academy of Sciences,Nanyang Technological University
- Szervezet típusa
- Academia,Academia,Academia
- Ország
- Hong Kong, China, Singapore
- Közölt
- 1 September 2018
- Szerzők
- Xintao Wang, Ke Yu, Shixiang Wu, Jinjin Gu, Yihao Liu, Chao Dong, Chen Change Loy, Yu Qiao, Xiaoou Tang
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Vision, Image generation
- Feladat
- Image super-resolution
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
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Unknown
- Hivatkozások
- 4,625
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- ESRGAN: Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks
- Utoljára frissítve
- 25 May 2026
Mit jelentenek a számok
Mit jelent ez a modell
ESRGAN ki lett adva által Chinese University of Hong Kong (CUHK),Chinese Academy of Sciences,Nanyang Technological University, az országban rögzítve mint Hong Kong, alatt September 2018. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint academia,Academia,Academia.
Működik a területen a Vision, Image generation, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása image super-resolution.
Ez egy zárt modell: a betanított értékek azoknál maradtak, akik előállították őket, és nincs helyi verzió a futtatáshoz.
Válaszok
ESRGAN — gyakori kérdések
ESRGAN— Nyílt forráskódú?
A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.
ESRGAN— Hány paramétere van?
Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.
ESRGAN— Ki készítette ezt?
Kiadta Chinese University of Hong Kong (CUHK),Chinese Academy of Sciences,Nanyang Technological University, alapján Hong Kong, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia,Academia,Academia.
ESRGAN— Mikor adták ki?
Kibocsátották a September 2018. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
ESRGAN— Mire használják?
Működik a területen a Vision, Image generation, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot image super-resolution. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.
ESRGAN— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?
Ez egy zárt modell — a súlyait soha nem tették közzé, így nem tölthető le és nem futtatható a saját hardverén semmilyen áron. Csak a szolgáltatóján keresztül érhető el.
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..