3DDFA
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
- Chinese Academy of Sciences,Michigan State University
- Szervezet típusa
- Academia,Academia
- Ország
- China, United States of America
- Közölt
- 23 November 2015
- Szerzők
- Xiangyu Zhu, Zhen Lei, Xiaoming Liu, Hailin Shi, S. Li
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Vision
- Feladat
- Face detection, 3D reconstruction
- 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.
- Paraméterek
- 5.4M
- Képzési adatok
- 293,901 tokens
Parameters based on Figure 2: CNN layers: 4*4*16*6+4*4*32*16=9728 Local CNN: 3*3*48*32*11*11+3*3*64*49*9*9=3958848 FC: 9*9*64*256+234*256=1387008 Total: 9728+3958848+1387008=5355584
"We divide 300W-LP into 97,967 samples for training and 24,483 samples for testing, without identity overlapping. "
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
- Open source
MIT license: https://github.com/cleardusk/3DDFA (refers to the improved later version of the paper)
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/3d-face-reconstruction-on-florence "Experiments on the challenging AFLW database show that our approach achieves significant improvements over state-of-the-art methods."
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Face Alignment in Full Pose Range: A 3D Total Solution
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Mit jelent ez a modell
3DDFA ki lett adva által Chinese Academy of Sciences,Michigan State University, az országban rögzítve mint China, alatt November 2015. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint academia,Academia.
Működik a területen a Vision, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása face detection, 3D reconstruction.
Súlyait soha nem tették közzé, így csak a szolgáltatóján keresztül érhető el. Nincs grafikus kártya, ami ezt megváltoztatná.
Képzés és származás
A képzés körülbelül egy korpuszt fogyasztott 293,901 szöveg tokenjei
A kiválasztási kritériuma: sOTA improvement.
Válaszok
3DDFA — gyakori kérdések
3DDFA— 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.
3DDFA— Mire használják?
Működik a területen a Vision, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot face detection, 3D reconstruction. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.
3DDFA— 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.
3DDFA— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
3DDFA— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 5.4M. Parameters based on Figure 2: CNN layers: 4*4*16*6+4*4*32*16=9728 Local CNN: 3*3*48*32*11*11+3*3*64*49*9*9=3958848 FC: 9*9*64*256+234*256=1387008 Total: 9728+3958848+1387008=5355584. Ez a szám a teljes összeg, és ez határozza meg, hogy mennyi VRAM-ra van szüksége a modelleknek — körülbelül fél gigabájt milliárdonként a legtöbb ember által használt tömörítési módban.
3DDFA— Ki készítette ezt?
Kiadta Chinese Academy of Sciences,Michigan State University, alapján China, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia,Academia.
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..