Mask R-CNN

Chiuso pesi Facebook AI Research March 2017

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
Facebook AI Research
Tipo di organizzazione
Industry
Paese
United States of America, France
Pubblicato
30 March 2017
Autori
Kaiming He, Georgia Gkioxari, Piotr Dollár, Ross Girshick

Cosa fa

Le aree problematiche per cui è stato costruito il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.

Dominio
Vision
Compito
Image segmentation

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.

Dati di addestramento
46,161,920,000 tokens

Come è classificato

Etichette che il dataset sorgente applica quando si monitorano modelli notevoli e quanto è fiducioso nell'entry.

Perché viene tracciato
Highly cited
Registrare fiducia
Unknown
Citazioni
31,837

Fonti

Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.

Riferimento
Mask R-CNN
Ultimo aggiornamento
25 May 2026

Cosa significano i numeri

Informazioni su questo modello

Mask R-CNN was published by Facebook AI Research, in United States of America, in March 2017. The organisation is categorised as industry.

It works in Vision, and is recorded as doing image segmentation.

Questo è un modello chiuso: i valori addestrati sono rimasti con chi li ha prodotti, e non c'è una versione locale da eseguire.

Formazione e provenienza

The training set ran to roughly 46,161,920,000 tokens.

Its inclusion criterion is highly cited.

Risposte

Mask R-CNN — Domande frequenti

01

How many parameters does Mask R-CNN have?

No parameter count has been published for Mask R-CNN, which is why no memory or speed figure appears on this page.

02

Who created Mask R-CNN?

Mask R-CNN was published by Facebook AI Research, based in United States of America, categorised as industry.

03

When was Mask R-CNN released?

Mask R-CNN was published in March 2017. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.

04

What is Mask R-CNN used for?

Mask R-CNN works in Vision, and is recorded as handling image segmentation. 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.

05

What GPU do I need to run Mask R-CNN?

None. Mask R-CNN 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.

06

Is Mask R-CNN open source?

The licensing for Mask R-CNN was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 25 May 2026

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.