Monocular Depth Prediction
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
- Stanford University
- Szervezet típusa
- Academia
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 5 December 2005
- Szerzők
- Ashutosh Saxena, Sung H. Chung, and Andrew Y. Ng
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Vision
- Feladat
- Miscellaneous image analysis
- 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
- 1.5M
- Képzési adatok
- 2,933,137 tokens
"In detail, we use different parameters (θr, σ1r, σ2r) for each row in the image, because the images we consider are taken from a horizontally mounted camera, and thus different rows of the image have different statistical properties." "We collected a total of 425 image+depthmap pairs, with an image resolution of 1704x2272 and a depthmap resolution of 86x107" The dimensionality of each parameter set isn't totally clear, but from equation (1) it seems like θ is the same length as the absolute de…
"We collected a total of 425 image+depthmap pairs, with an image resolution of 1704x2272 and a depthmap resolution of 86x107. In the experimental results reported here, 75% of the images/depthmaps were used for training, and the remaining 25% for hold-out testing" It seems like they do predictions over the dense values in the depthmap, so 86 * 107 * 425 * 0.75 = 2,933,137
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
- Speculative
- Hivatkozások
- 1,417
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Learning Depth from Single Monocular Images
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Erről a modelről
Monocular Depth Prediction ki lett adva által Stanford University, az országban rögzítve mint United States of America, alatt December 2005. A kiadó kategóriája alá tartozik academia.
Működik a területen a Vision, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása miscellaneous image analysis.
Mivel a súlyok nem elérhetők, ezért ezen az oldalon máshol található hardveradatok egyike sem vonatkozik rá.
Hogyan lett betanítva
Körülbelül egy korpuszon lett betanítva 2,933,137 szöveg tokenjei
Válaszok
Monocular Depth Prediction — gyakori kérdések
Monocular Depth Prediction— 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.
Monocular Depth Prediction— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
Monocular Depth Prediction— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 1.5M. "In detail, we use different parameters (θr, σ1r, σ2r) for each row in the image, because the images we consider are taken from a horizontally mounted camera, and thus different rows of the image have different statistical properties." "We collected a total of 425 image+depthmap pairs, with an image resolution of 1704x2272 and a depthmap resolution of 86x107" The dimensionality of each parameter set isn't totally clear, but from equation (1) it seems like θ is the same length as the absolute depth input features (646) and σ1 and σ2 are scalar. If so, then we should have: 2272 * (646 + 1 + 1) = 1,472,256 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.
Monocular Depth Prediction— Ki készítette ezt?
Kiadta Stanford University, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia.
Monocular Depth Prediction— Mikor adták ki?
Kibocsátották a December 2005. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
Monocular Depth Prediction— Mire használják?
Működik a területen a Vision, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot miscellaneous image analysis. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.
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..