RetinaNet-R50
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
- Facebook AI Research
- Szervezet típusa
- Industry
- Ország
- United States of America, France
- Közölt
- 7 August 2017
- Szerzők
- TY Lin, P Goyal, R Girshick, K He
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Vision
- Feladat
- Object detection
Méret
Mekkora a modell, és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek eldöntik, hogy az adott grafikus kártyára illeszkedik-e.
- Paraméterek
- 34M
- Képzési adatok
- 11,500,000,000 tokens
source: table 2 in https://arxiv.org/pdf/1911.09070.pdf
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Miért követik nyomon
- Highly cited
- Hivatkozások
- 16,437
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Focal loss for dense object detection
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Honnan jött
RetinaNet-R50 ki lett adva által Facebook AI Research, az országban rögzítve mint United States of America, alatt August 2017. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint industry.
Működik a területen a Vision, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása object detection.
Mivel a súlyok nem elérhetők, ezért ezen az oldalon máshol található hardveradatok egyike sem vonatkozik rá.
Mi került a felépítésébe
A tanító készlet kb. futott 11,500,000,000 szöveg tokenjei
Az oka, hogy egyáltalán megjelenik ebben a katalógusban: highly cited.
Válaszok
RetinaNet-R50 — gyakori kérdések
RetinaNet-R50— Nyílt forráskódú?
A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.
RetinaNet-R50— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 34M. source: table 2 in https://arxiv.org/pdf/1911.09070.pdf. Ez a szám a teljes összeg, és ez határozza meg, hogy mennyi VRAM-ra van szüksége a modelleknek — körülbelül fél gigabájt milliárdonként a legtöbb ember által használt tömörítési módban.
RetinaNet-R50— Ki készítette ezt?
Kiadta Facebook AI Research, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.
RetinaNet-R50— Mikor adták ki?
Kibocsátották a August 2017. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
RetinaNet-R50— Mire használják?
Működik a területen a Vision, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot object detection. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.
RetinaNet-R50— 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..