DAC-CSR
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
- Jiangnan University,University of Surrey
- Szervezet típusa
- Academia,Academia
- Ország
- China, United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Közölt
- 16 November 2016
- Szerzők
- Zhen-Hua Feng, Josef Kittler, William Christmas, Patrik Huber, Xiao-Jun Wu
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Vision
- Feladat
- Face detection
- Megközelítés
- Supervised
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
- 20,000 tokens
[images] AFLW-full splits the 24386 images into 20000/4386 for training/testing.
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
- SOTA improvement
- Nyilvántartási bizalom
- Confident
https://paperswithcode.com/sota/face-alignment-on-aflw-19
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Dynamic Attention-controlled Cascaded Shape Regression Exploiting Training Data Augmentation and Fuzzy-set Sample Weighting
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Honnan jött
DAC-CSR ki lett adva által Jiangnan University,University of Surrey, az országban rögzítve mint China, alatt November 2016. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik academia,Academia.
Működik a területen a Vision, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása face detection.
Ez egy zárt modell: a betanított értékek azoknál maradtak, akik előállították őket, és nincs helyi verzió a futtatáshoz.
Mi került a felépítésébe
A képzés körülbelül egy korpuszt fogyasztott 20,000 szöveg tokenjei
A kiválasztási kritériuma: sOTA improvement.
Válaszok
DAC-CSR — gyakori kérdések
DAC-CSR— Ki készítette ezt?
Kiadta Jiangnan University,University of Surrey, alapján China, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia,Academia.
DAC-CSR— Mikor adták ki?
Kibocsátották a November 2016. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
DAC-CSR— Mire használják?
Működik a területen a Vision, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot face detection. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.
DAC-CSR— 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.
DAC-CSR— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
DAC-CSR— Hány paramétere van?
Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.
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..