PSPNet

Zárt súlyok Chinese University of Hong Kong (CUHK) July 2017

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)
Szervezet típusa
Academia
Ország
Hong Kong
Közölt
21 July 2017
Szerzők
Hengshuang Zhao, Jianping Shi, Xiaojuan Qi, Xiaogang Wang, Jiaya Jia

Mit csinál

A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.

Tartomány
Vision
Feladat
Image segmentation
Numerikus formátum
FP32

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.

Miért követik nyomon
Highly cited
Nyilvántartási bizalom
Unknown
Hivatkozások
13,377

Források

Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.

Referencia
Pyramid Scene Parsing Network
Utoljára frissítve
1 January 2026

Mit jelentenek a számok

Háttér

PSPNet ki lett adva által Chinese University of Hong Kong (CUHK), az országban rögzítve mint Hong Kong, alatt July 2017. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint academia.

Működik a területen a Vision, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása image segmentation.

Súlyait soha nem tették közzé, így csak a szolgáltatóján keresztül érhető el. Nincs grafikus kártya, ami ezt megváltoztatná.

Hogyan lett betanítva

A kiválasztási kritériuma: highly cited.

Válaszok

PSPNet — gyakori kérdések

01

PSPNet— Ki készítette ezt?

Kiadta Chinese University of Hong Kong (CUHK), alapján Hong Kong, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia.

02

PSPNet— Mikor adták ki?

Kibocsátották a July 2017. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.

03

PSPNet— Mire használják?

Működik a területen a Vision, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot image segmentation. A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.

04

PSPNet— 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.

05

PSPNet— Nyílt forráskódú?

A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.

06

PSPNet— Hány paramétere van?

Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.

Forrás

Eredeti kiadvány

Az utolsó frissítés időpontja 1 January 2026

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..