PointNet
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
- Stanford University
- Szervezet típusa
- Academia
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 2 December 2016
- Szerzők
- CR Qi, H Su, K Mo, LJ Guibas
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- 3D modeling
- Feladat
- 3D segmentation
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
- 9,843 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
- 17,492
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation
- Utoljára frissítve
- 25 May 2026
Mit jelentenek a számok
Honnan jött
PointNet ki lett adva által Stanford University, az országban rögzítve mint United States of America, alatt December 2016. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik academia.
Működik a területen a 3D modeling, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása 3D segmentation.
Súlyait soha nem tették közzé, így csak a szolgáltatóján keresztül érhető el. Nincs grafikus kártya, ami ezt megváltoztatná.
Hogyan lett betanítva
A tanító készlet kb. futott 9,843 szöveg tokenjei
Az oka, hogy egyáltalán megjelenik ebben a katalógusban: highly cited.
Válaszok
PointNet — gyakori kérdések
PointNet— Nyílt forráskódú?
A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.
PointNet— Hány paramétere van?
Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.
PointNet— Ki készítette ezt?
Kiadta Stanford University, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia.
PointNet— Mikor adták ki?
Kibocsátották a December 2016. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
PointNet— Mire használják?
Működik a területen a 3D modeling, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot 3D segmentation. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.
PointNet— 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..