SRGAN
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
- Szervezet típusa
- Industry
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 25 May 2017
- Szerzők
- Christian Ledig, Lucas Theis, Ferenc Huszar, Jose Caballero, Andrew Cunningham, Alejandro Acosta, Andrew Aitken, Alykhan Tejani, Johannes Totz, Zehan Wang, Wenzhe Shi
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
- 700,000 tokens
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
- Closed — provider access only
- Modell hozzáférés
- Unreleased
- Képzés kód
- Unreleased
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
- 11,592
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network
- Utoljára frissítve
- 1 January 2026
Mit jelentenek a számok
Mit jelent ez a modell
SRGAN ki lett adva által Twitter, az országban rögzítve mint United States of America, alatt May 2017. A kiadó kategóriája alá tartozik industry.
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
Körülbelül egy korpuszon lett betanítva 700,000 szöveg tokenjei
Az oka, hogy egyáltalán megjelenik ebben a katalógusban: highly cited.
Válaszok
SRGAN — gyakori kérdések
SRGAN— 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.
SRGAN— 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.
SRGAN— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
SRGAN— Hány paramétere van?
Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.
SRGAN— Ki készítette ezt?
Kiadta Twitter, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.
SRGAN— Mikor adták ki?
Kibocsátották a May 2017. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
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..