EDSR
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
- Seoul National University
- Szervezet típusa
- Academia
- Ország
- Korea (Republic of)
- Közölt
- 10 June 2017
- Szerzők
- Bee Lim, Sanghyun Son, Heewon Kim, Seungjun Nah, Kyoung Mu Lee
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Vision, Image generation
- Feladat
- Image super-resolution
- 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
- 7,151
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Enhanced Deep Residual Networks for Single Image Super-Resolution
- Utoljára frissítve
- 25 May 2026
Mit jelentenek a számok
Mit jelent ez a modell
EDSR ki lett adva által Seoul National University, az országban rögzítve mint Korea (Republic of), alatt June 2017. A kiadó kategóriája alá tartozik academia.
Működik a területen a Vision, Image generation, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása image super-resolution.
Mivel a súlyok nem elérhetők, ezért ezen az oldalon máshol található hardveradatok egyike sem vonatkozik rá.
Mi került a felépítésébe
Egy különös okból nyomon követik az alapul szolgáló adatbázisban: highly cited.
Válaszok
EDSR — gyakori kérdések
EDSR— Nyílt forráskódú?
A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.
EDSR— Hány paramétere van?
Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.
EDSR— Ki készítette ezt?
Kiadta Seoul National University, alapján Korea (Republic of), egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia.
EDSR— Mikor adták ki?
Kibocsátották a June 2017. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
EDSR— Mire használják?
Működik a területen a Vision, Image generation, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot image super-resolution. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.
EDSR— 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..