Bayesian object categorizer
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
- California Institute of Technology,University of Oxford
- Szervezet típusa
- Academia,Academia
- Ország
- United States of America, United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Közölt
- 13 October 2003
- Szerzők
- Li Fei-Fei, Rob Fergus, Pietro Perona
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.
- Paraméterek
- 0.1K
- Képzési adatok
- 20 tokens
citation from section 2.1: In the constellation model, the dimensionality of \theta is large (~ 100)
description of Figure 1 "This dataset is obtained by collecting images through the Google image search engine (www.google.com). The keyword “things” is used to obtain hundreds of random images. "
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Speculative
- Hivatkozások
- 806
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- A Bayesian Approach to Unsupervised One-Shot Learning of Object Categories
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Háttér
Bayesian object categorizer ki lett adva által California Institute of Technology,University of Oxford, az országban rögzítve mint United States of America, alatt October 2003. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint academia,Academia.
Működik a területen a Vision, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása image classification.
Mivel a súlyok nem elérhetők, ezért ezen az oldalon máshol található hardveradatok egyike sem vonatkozik rá.
Képzés és származás
A képzés körülbelül egy korpuszt fogyasztott 20 szöveg tokenjei
Válaszok
Bayesian object categorizer — gyakori kérdések
Bayesian object categorizer— Mikor adták ki?
Kibocsátották a October 2003. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
Bayesian object categorizer— 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.
Bayesian object categorizer— 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.
Bayesian object categorizer— Nyílt forráskódú?
A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.
Bayesian object categorizer— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 0.1K. citation from section 2.1: In the constellation model, the dimensionality of \theta is large (~ 100). 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.
Bayesian object categorizer— Ki készítette ezt?
Kiadta California Institute of Technology,University of Oxford, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia,Academia.
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..