Fully Convolutional Networks

Zárt súlyok University of California (UC) Berkeley November 2014

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
University of California (UC) Berkeley
Szervezet típusa
Academia
Ország
United States of America
Közölt
14 November 2014
Szerzők
J Long, E Shelhamer, T Darrell

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
41,855

Források

Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.

Referencia
Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation
Utoljára frissítve
25 May 2026

Mit jelentenek a számok

Mit jelent ez a modell

Fully Convolutional Networks ki lett adva által University of California (UC) Berkeley, az országban rögzítve mint United States of America, alatt November 2014. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik 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.

Képzés és származás

Egy különös okból nyomon követik az alapul szolgáló adatbázisban: highly cited.

Válaszok

Fully Convolutional Networks — gyakori kérdések

01

Fully Convolutional Networks— Mire használják?

Működik a területen a Vision, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot image segmentation. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.

02

Fully Convolutional Networks— 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.

03

Fully Convolutional Networks— Nyílt forráskódú?

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

04

Fully Convolutional Networks— Hány paramétere van?

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

05

Fully Convolutional Networks— Ki készítette ezt?

Kiadta University of California (UC) Berkeley, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia.

06

Fully Convolutional Networks— Mikor adták ki?

Kibocsátották a November 2014. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.

Forrás

Eredeti kiadvány

Az utolsó frissítés időpontja 25 May 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..