YOLOv3
Nessuna stima
Nessun requisito hardware per questo modello
I pesi per questo modello non sono stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul proprio hardware di qualsiasi dimensione. È accessibile solo attraverso il suo fornitore e nessun cambiamento della scheda grafica che.
In registrazione
specifiche complete
Tutto in archivio per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come gira — contesto utile per giudicare quanto lavoro c'è stato dietro, e come si confronta con i modelli costruiti su una scala diversa..
Origine
Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.
- Organizzazione
- University of Washington
- Tipo di organizzazione
- Academia
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 8 April 2018
- Autori
- Joseph Redmon, Ali Farhadi
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Vision
- Compito
- Object detection
Dimensione
Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.
- parametri
- 56.9M
- Dati di addestramento
- 5,430,000 tokens
Feature extractor (ignoring biases) 32*3*3*3 + 64*3*3*32 + 32*1*1*64 + 64*3*3*32 + 128*3*3*64 + 2*(64*1*1*128 + 128*3*3*64) + 256*3*3*128 + 8*(128*1*1*256 + 256*3*3*128) + 512*3*3*256 + 8*(256*1*1*512 + 512*3*3*256) + 1024*3*3*512 + 4*(512*1*1*1024 + 1024*3*3*512) + 4*4*1024*1000 source: table 1 This is assuming the average pooling step changes the output size from 8x8 to 4x4. The weights file is 237MB. If the weights are saved as float32, 4 bytes per weight, then there are approximately 2…
Source: https://image-net.org/download.php
Calcolo di addestramento
L'aritmetica eseguita per addestrare il modello, misurata in operazioni in virgola mobile. È una misura di quanto è costato il run di addestramento, e non di quanto velocemente il modello finito ti risponde.
- Calcolo di addestramento
- 1.3 × 10¹⁹ FLOP
- Come è stato stabilito
- Operation counting
We use the formula training_compute = ops_per_forward_pass * 3.5 * n_epochs * n_examples Assuming 160 epochs of training as in https://arxiv.org/pdf/1612.08242.pdf Table 2: 18700000000 operations 18700000000 ops * 3.5 *160 epochs * 1281167 images
La corsa di addestramento
Cosa ha richiesto fisicamente per addestrare: quali chip, quanti, per quanto tempo e cosa ha prelevato dalla presa.
- Hardware di addestramento
- NVIDIA M40,NVIDIA GeForce GTX TITAN X
Disponibilità
Se puoi ottenere il modello e farlo funzionare sul tuo hardware, il che decide se alcune delle cifre della scheda grafica su questa pagina sono applicabili.
- Pesi
- Closed — provider access only
- Accesso al modello
- Unreleased
- Codice di addestramento
- Unreleased
code and weights, unclear license: https://pjreddie.com/darknet/yolo/
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Perché è monitorato
- Highly cited
- Record fiducia
- Likely
- Citazioni
- 25,147
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- YOLOv3: An Incremental Improvement
- Ultimo aggiornamento
- 25 May 2026
Cosa significano i numeri
Cosa è questo modello
YOLOv3 è stato pubblicato da University of Washington, nel paese registrato come United States of America, durante April 2018. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come academia.
Funziona nel dominio di Vision, ed è registrato come eseguire il compito di object detection.
I suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi può essere raggiunto solo attraverso il suo fornitore. Nessuna scheda GPU cambia questo.
Addestramento e provenienza
Il training ha richiesto un budget di calcolo di circa 1.3 × 10¹⁹ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA M40,NVIDIA GeForce GTX TITAN X. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.
È stato addestrato su un corpus di circa 5,430,000 token di testo
Il suo criterio di inclusione: highly cited.
Risposte
YOLOv3 — domande comuni
YOLOv3— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
YOLOv3— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 56.9M. Feature extractor (ignoring biases) 32*3*3*3 + 64*3*3*32 + 32*1*1*64 + 64*3*3*32 + 128*3*3*64 + 2*(64*1*1*128 + 128*3*3*64) + 256*3*3*128 + 8*(128*1*1*256 + 256*3*3*128) + 512*3*3*256 + 8*(256*1*1*512 + 512*3*3*256) + 1024*3*3*512 + 4*(512*1*1*1024 + 1024*3*3*512) + 4*4*1024*1000 source: table 1 This is assuming the average pooling step changes the output size from 8x8 to 4x4. The weights file is 237MB. If the weights are saved as float32, 4 bytes per weight, then there are approximately 237M/4=59M parameters, consistent with the calculation above. Quella cifra è il totale, ed è ciò che decide quanto memoria il modello ha bisogno — circa mezzo gigabyte per miliardo alla compressione che la maggior parte delle persone usa.
YOLOv3— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da University of Washington, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come academia.
YOLOv3— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in April 2018. La capacità per parametro è migliorata considerevolmente da allora, quindi un modello più recente della stessa dimensione è spesso un uso migliore dello stesso hardware.
YOLOv3— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Vision, e viene registrato come gestire il compito di object detection. Un modello può gestire diversi di ciascuno, quindi queste sono le aree per cui è stato costruito piuttosto che un limite su ciò che tenterà.
YOLOv3— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 1.3 × 10¹⁹ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA M40,NVIDIA GeForce GTX TITAN X. Questo misura quanto costa produrre il modello e non dice nulla su quanto rapidamente risponde una volta addestrato — la velocità di inferenza deriva dalla larghezza di banda della memoria, non dal budget di addestramento.
YOLOv3— che GPU ho bisogno per eseguirlo?
Nessuno. Questo è un modello chiuso - i suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul tuo hardware a qualsiasi prezzo. È accessibile solo attraverso il suo fornitore.
L'altra direzione
Guardandolo dall'altro lato?
Questa pagina parte dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che farà funzionare, inizia dall'hardware invece.