Long-Range Autonomous Off-Road Driving System
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
- Courant Institute of Mathematical Sciences
- Szervezet típusa
- Academia
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 8 January 2009
- Szerzők
- Raia Hadsell, Pierre Sermanet, Jan Ben, Ayse Erkan, Marco Scoffier, Koray Kavukcuoglu, Urs Muller, Yann LeCun
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Vision, Robotics, Driving
- Feladat
- Self-driving car
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
- 12.4K
- Képzési adatok
- 450,000 tokens
- Epochok
- 30
C1: 20x7x6 C3: 369x6x5 F4: 100x5 "This particular network has two convolutional layers and one subsampling layer. The first convolutional layer has 20 7 × 6 filters, and the second layer has 369 6 × 5 filters. The layers are not fully connected; in particular, the Y, U, and V filters are kept separate throughout the two layers. For the purposes of training, a final 100-component, fully connected layer is trained with five outputs"
"The training set contained 450,000 labeled image patches"
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
- 2.8 × 10¹⁴ FLOP
- Hogyan jött létre
- Operation counting
Every filter is only connected to ⅓ of the input channels: “The layers are not fully connected; in particular, the Y, U, and V filters are kept separate throughout the two layers.” The text of the paper and Figure 7 don’t match, the text mentions an additional D=369 convolutional layer that is not represented in the Figure Input: 12*25 1st CNN: 2*12*25*(3/3)*7*6*20=240000 Size after layer: 6*20*20 Size after pooling layer (1x4): 6*5*20 2nd CNN: 2*6*5*(20/3)*6*5*369=4428000 FC: 2*6*5*369*100=2214…
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.
- Nyilvántartási bizalom
- Confident
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Learning long‐range vision for autonomous off‐road driving
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Honnan jött
Long-Range Autonomous Off-Road Driving System ki lett adva által Courant Institute of Mathematical Sciences, az országban rögzítve mint United States of America, alatt January 2009. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint academia.
Működik a területen a Vision, Robotics, Driving, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása self-driving car.
Ez egy zárt modell: a betanított értékek azoknál maradtak, akik előállították őket, és nincs helyi verzió a futtatáshoz.
Mi került a felépítésébe
A betanításhoz körülbelül egy számítási költségvetés kellett 2.8 × 10¹⁴ 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 450,000 szöveg tokenjei
Válaszok
Long-Range Autonomous Off-Road Driving System — gyakori kérdések
Long-Range Autonomous Off-Road Driving System— Ki készítette ezt?
Kiadta Courant Institute of Mathematical Sciences, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia.
Long-Range Autonomous Off-Road Driving System— Mikor adták ki?
Kibocsátották a January 2009. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
Long-Range Autonomous Off-Road Driving System— Mire használják?
Működik a területen a Vision, Robotics, Driving, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot self-driving car. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.
Long-Range Autonomous Off-Road Driving System— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 2.8 × 10¹⁴ 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.
Long-Range Autonomous Off-Road Driving System— 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.
Long-Range Autonomous Off-Road Driving System— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
Long-Range Autonomous Off-Road Driving System— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 12.4K. C1: 20x7x6 C3: 369x6x5 F4: 100x5 "This particular network has two convolutional layers and one subsampling layer. The first convolutional layer has 20 7 × 6 filters, and the second layer has 369 6 × 5 filters. The layers are not fully connected; in particular, the Y, U, and V filters are kept separate throughout the two layers. For the purposes of training, a final 100-component, fully connected layer is trained with five outputs". 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.
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..