Hierarchical Scene Labeling (Stanford Background)
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
- New York University (NYU)
- Szervezet típusa
- Academia
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 1 August 2013
- Szerzők
- Clement Farabet; Camille Couprie; Laurent Najman; Yann LeCun
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Vision
- Feladat
- Semantic segmentation
- 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
- 51.6M
- Képzési adatok
- 71,380,800 tokens
Figure 1 details architecture, weights are shared between scales “The network is then applied to each 3-dimension input map Xs. This input is transformed into a 16-dimension feature map, using a bank of 16 filters, 10 connected to the Y channel, the 6 others connected to the U and V channels. The second layer transforms this 16-dimension feature map into a 64-dimension feature map, each map being produced by a combination of 8 randomly selected feature maps from the previous layer. Finally the 6…
Képzés számítás
A modell tanításához végrehajtott aritmetika, lebegőpontos műveletekben mérve. Ez a tanítási futás költségének mértéke, nem pedig annak, hogy mennyire gyorsan válaszol a kész modell.
- Képzés számítás
- 2.4 × 10¹⁷ FLOP
- Hogyan jött létre
- Operation counting
Forward FLOP Split for the three sizes F1: L1: 2*1*7*7*10*320*240+2*2*7*7*6*320*240=165580800 L2: 2*8*64*7*7*160*120=963379200 FC: 2*32*80*60*256=78643200 F2: L1: 2*1*7*7*10*160*120+2*2*7*7*6*160*120=41395200 L2: 2*8*64*7*7*80*60=240844800 FC: 2*32*40*30*256=19660800 F3: L1: 2*1*7*7*10*80*60+2*2*7*7*6*80*60=10348800 L2: 2*8*64*7*7*40*30=60211200 FC: 2*32*20*15*256=4915200 Total: 165580800+963379200+78643200+41395200+240844800+19660800+10348800+60211200+4915200=1584979200 Training compute: 15849…
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Használt chipek
- 1
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
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,Historical significance
- Nyilvántartási bizalom
- Confident
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Learning Hierarchical Features for Scene Labeling
- Utoljára frissítve
- 11 February 2026
Mit jelentenek a számok
Erről a modelről
Hierarchical Scene Labeling (Stanford Background) ki lett adva által New York University (NYU), az országban rögzítve mint United States of America, alatt August 2013. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint academia.
Működik a területen a Vision, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása semantic segmentation.
Ez egy zárt modell: a betanított értékek azoknál maradtak, akik előállították őket, és nincs helyi verzió a futtatáshoz.
Hogyan lett betanítva
A létrehozásához körülbelül összesítő aritmetikára volt szükség. 2.4 × 10¹⁷ FLOP. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
A képzés körülbelül egy korpuszt fogyasztott 71,380,800 szöveg tokenjei
Egy különös okból nyomon követik az alapul szolgáló adatbázisban: highly cited,Historical significance.
Válaszok
Hierarchical Scene Labeling (Stanford Background) — gyakori kérdések
Hierarchical Scene Labeling (Stanford Background)— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
Hierarchical Scene Labeling (Stanford Background)— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 51.6M. Figure 1 details architecture, weights are shared between scales “The network is then applied to each 3-dimension input map Xs. This input is transformed into a 16-dimension feature map, using a bank of 16 filters, 10 connected to the Y channel, the 6 others connected to the U and V channels. The second layer transforms this 16-dimension feature map into a 64-dimension feature map, each map being produced by a combination of 8 randomly selected feature maps from the previous layer. Finally the 64-dimension feature map is transformed into a 256-dimension feature map, each map being produced by a combination of 32 randomly selected feature maps from the previous layer.” L1: 1*7*7*10+2*7*7*6=1078 L2: 8*64*7*7=25088 FC head is split for the three networks (assumption) FC: 32*80*60*256+32*40*30*256+32*20*15*256=51609600 This is a very different estimate to the 0.5M trainable parameters mentioned in the paper(!) "The convolutional network has roughly 0.5 million trainable parameters". 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.
Hierarchical Scene Labeling (Stanford Background)— Ki készítette ezt?
Kiadta New York University (NYU), alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia.
Hierarchical Scene Labeling (Stanford Background)— Mikor adták ki?
Kibocsátották a August 2013. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
Hierarchical Scene Labeling (Stanford Background)— Mire használják?
Működik a területen a Vision, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot semantic segmentation. A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.
Hierarchical Scene Labeling (Stanford Background)— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 2.4 × 10¹⁷ FLOP. Ez azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és semmit nem mond arról, hogy milyen gyorsan válaszol, miután betanult — a következtetési sebesség a memória sávszélességéből származik, nem az edzési költségvetésből.
Hierarchical Scene Labeling (Stanford Background)— 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.
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..