Multi-scale Dilated CNN
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
- Princeton University,Intel Labs
- Szervezet típusa
- Academia,Industry
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 23 November 2015
- Szerzők
- Fisher Yu, Vladlen Koltun
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Vision
- Feladat
- Image segmentation
- 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
- 9,368
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Multi-Scale Context Aggregation by Dilated Convolutions
- Utoljára frissítve
- 25 May 2026
Mit jelentenek a számok
Erről a modelről
Multi-scale Dilated CNN ki lett adva által Princeton University,Intel Labs, az országban rögzítve mint United States of America, alatt November 2015. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint academia,Industry.
Működik a területen a Vision, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása image segmentation.
Mivel a súlyok nem elérhetők, ezért ezen az oldalon máshol található hardveradatok egyike sem vonatkozik rá.
Képzés és származás
A kiválasztási kritériuma: highly cited.
Válaszok
Multi-scale Dilated CNN — gyakori kérdések
Multi-scale Dilated CNN— 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.
Multi-scale Dilated CNN— Nyílt forráskódú?
A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.
Multi-scale Dilated CNN— Hány paramétere van?
Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.
Multi-scale Dilated CNN— Ki készítette ezt?
Kiadta Princeton University,Intel Labs, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia,Industry.
Multi-scale Dilated CNN— Mikor adták ki?
Kibocsátották a November 2015. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
Multi-scale Dilated CNN— Mire használják?
Működik a területen a Vision, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot image segmentation. A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.
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..