TSN

Zárt súlyok ETH Zurich,Shenzhen Institute of Advanced Technology,Chinese University of Hong Kong (CUHK) September 2016

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
ETH Zurich,Shenzhen Institute of Advanced Technology,Chinese University of Hong Kong (CUHK)
Szervezet típusa
Academia,Academia
Ország
Switzerland, China, Hong Kong
Közölt
17 September 2016
Szerzők
Limin Wang, Yuanjun Xiong, Zhe Wang, Yu Qiao, Dahua Lin, Xiaoou Tang, Luc Van Gool

Mit csinál

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

Tartomány
Video
Feladat
Action recognition
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
9,240 tokens

Hogyan van besorolva

Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.

Nyilvántartási bizalom
Unknown
Hivatkozások
4,113

Források

Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.

Referencia
Temporal Segment Networks: Towards Good Practices for Deep Action Recognition
Utoljára frissítve
1 January 2026

Mit jelentenek a számok

Erről a modelről

TSN ki lett adva által ETH Zurich,Shenzhen Institute of Advanced Technology,Chinese University of Hong Kong (CUHK), az országban rögzítve mint Switzerland, alatt September 2016. A kiadó kategóriája alá tartozik academia,Academia.

Működik a területen a Video, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása action recognition.

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

Képzés és származás

A tanító készlet kb. futott 9,240 szöveg tokenjei

Válaszok

TSN — gyakori kérdések

01

TSN— 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.

02

TSN— Nyílt forráskódú?

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

03

TSN— Hány paramétere van?

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

04

TSN— Ki készítette ezt?

Kiadta ETH Zurich,Shenzhen Institute of Advanced Technology,Chinese University of Hong Kong (CUHK), alapján Switzerland, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia,Academia.

05

TSN— Mikor adták ki?

Kibocsátották a September 2016. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.

06

TSN— Mire használják?

Működik a területen a Video, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot action recognition. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.

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..