RCAN
Nessuna stima
Nessun requisito hardware per questo modello
I pesi di questo modello non sono stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul vostro hardware a qualsiasi dimensione. È accessibile solo attraverso il suo fornitore, e nessuna scheda grafica può cambiare questo.
In registrazione
Specifiche complete
Tutto ciò che riguarda questo modello. La maggior parte delle informazioni descrive come è stato addestrato piuttosto che come viene eseguito — un contesto utile per valutare la quantità di lavoro impiegata e come si confronta con modelli realizzati su scala diversa.
Origine
Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.
- Organizzazione
- Northeastern University
- Tipo di organizzazione
- Academia
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 8 July 2018
- Autori
- Yulun Zhang, Kunpeng Li, Kai Li, Lichen Wang, Bineng Zhong, Yun Fu
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato costruito il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Image generation, Vision
- Compito
- Image super-resolution
- Numerical format
- FP32
Dimensione
Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono il valore che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.
- Parametri
- 16M
- Dati di addestramento
- tokens
"EDSR has much larger number of parameters (43 M) than ours (16 M), but our RCAN obtains much better performance."
Come è classificato
Etichette che il dataset sorgente applica quando si monitorano modelli notevoli e quanto è fiducioso nell'entry.
- Registrare fiducia
- Unknown
- Citazioni
- 4,954
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Image Super-Resolution Using Very Deep Residual Channel Attention Networks
- Ultimo aggiornamento
- 1 January 2026
Cosa significano i numeri
Background
RCAN was published by Northeastern University, in United States of America, in July 2018. The organisation is categorised as academia.
It works in Image generation, Vision, and is recorded as doing image super-resolution.
Questo è un modello chiuso: i valori addestrati sono rimasti con chi li ha prodotti, e non c'è una versione locale da eseguire.
Risposte
RCAN — Domande frequenti
What is RCAN used for?
RCAN works in Image generation, Vision, and is recorded as handling image super-resolution. A model can carry several of each, so these are the areas it was built for rather than a limit on what it will attempt.
What GPU do I need to run RCAN?
None. RCAN is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is RCAN open source?
The licensing for RCAN was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.
How many parameters does RCAN have?
RCAN has 16M parameters. "EDSR has much larger number of parameters (43 M) than ours (16 M), but our RCAN obtains much better performance.". That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created RCAN?
RCAN was published by Northeastern University, based in United States of America, categorised as academia.
When was RCAN released?
RCAN was published in July 2018. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
L'altra direzione
Guardando la questione dall'altra parte?
Questa pagina inizia dal modello. Se possedete già una scheda e desiderate conoscere tutto ciò che può eseguire, inizia dall'hardware invece.