DeepLab
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
- Google,University of California Los Angeles (UCLA)
- Szervezet típusa
- Industry,Academia
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 22 December 2014
- Szerzők
- Liang-Chieh Chen, George Papandreou, Iasonas Kokkinos, Kevin Murphy, Alan L. Yuille
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.
- Nyilvántartási bizalom
- Unknown
- Hivatkozások
- 5,234
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets and Fully Connected CRFs
- Utoljára frissítve
- 25 May 2026
Mit jelentenek a számok
Mit jelent ez a modell
DeepLab ki lett adva által Google,University of California Los Angeles (UCLA), az országban rögzítve mint United States of America, alatt December 2014. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik industry,Academia.
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.
Válaszok
DeepLab — gyakori kérdések
DeepLab— Hány paramétere van?
Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.
DeepLab— Ki készítette ezt?
Kiadta Google,University of California Los Angeles (UCLA), alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry,Academia.
DeepLab— Mikor adták ki?
Kibocsátották a December 2014. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
DeepLab— Mire használják?
Működik a területen a Vision, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot image segmentation. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.
DeepLab— 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.
DeepLab— Nyílt forráskódú?
A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.
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..