Fisher-Boost
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
- Xerox Research Centre Europe (XRCE)
- Szervezet típusa
- Industry
- Ország
- France
- Közölt
- 5 September 2010
- Szerzők
- Florent Perronnin, Jorge Sánchez, Thomas Mensink
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Vision
- Feladat
- Image classification
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
- 350,000 tokens
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Fali óra idő
- 22 hours
"Extracting and projecting the SIFT features for the 350K training images takes approx. 15h (150ms / image), learning the GMM on a random subset of 1M descriptors approx. 30 min, computing the Fisher vectors. Improving the Fisher Kernel for Large-Scale Image Classification 155 approx. 4h (40ms / image) and learning the 18 classifiers approx. 2h (7 min / class). " 15 + 0.5 + 4 + 2 = 21.5 hours
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Unknown
- Hivatkozások
- 3,062
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Improving the Fisher Kernel for Large-Scale Image Classification
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Honnan jött
Fisher-Boost ki lett adva által Xerox Research Centre Europe (XRCE), az országban rögzítve mint France, alatt September 2010. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint industry.
Működik a területen a Vision, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása image classification.
Súlyait soha nem tették közzé, így csak a szolgáltatóján keresztül érhető el. Nincs grafikus kártya, ami ezt megváltoztatná.
Hogyan lett betanítva
A képzés körülbelül egy korpuszt fogyasztott 350,000 szöveg tokenjei
Válaszok
Fisher-Boost — gyakori kérdések
Fisher-Boost— Hány paramétere van?
Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.
Fisher-Boost— Ki készítette ezt?
Kiadta Xerox Research Centre Europe (XRCE), alapján France, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.
Fisher-Boost— Mikor adták ki?
Kibocsátották a September 2010. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
Fisher-Boost— Mire használják?
Működik a területen a Vision, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot image classification. A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.
Fisher-Boost— 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.
Fisher-Boost— 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..