MS-CNN
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
- IBM,University of California San Diego
- Tipo di organizzazione
- Industry,Academia
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 17 September 2016
- Autori
- Zhaowei Cai, Quanfu Fan, Rogerio S. Feris, Nuno Vasconcelos
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato costruito il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Vision
- Compito
- Object detection
- 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.
- Dati di addestramento
- tokens
Come è classificato
Etichette che il dataset sorgente applica quando si monitorano modelli notevoli e quanto è fiducioso nell'entry.
- Registrare fiducia
- Unknown
- Citazioni
- 1,530
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- A Unified Multi-scale Deep Convolutional Neural Network for Fast Object Detection
- Ultimo aggiornamento
- 1 January 2026
Cosa significano i numeri
Cosa è questo modello
MS-CNN was published by IBM,University of California San Diego, in United States of America, in September 2016. industry,Academia is the category the publisher falls under.
It works in Vision, and is recorded as doing object detection.
Because the weights are not available, none of the hardware figures elsewhere on this site apply to it.
Risposte
MS-CNN — Domande frequenti
What GPU do I need to run MS-CNN?
None. MS-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.
Is MS-CNN open source?
The licensing for MS-CNN 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 MS-CNN have?
No parameter count has been published for MS-CNN, which is why no memory or speed figure appears on this page.
Who created MS-CNN?
MS-CNN was published by IBM,University of California San Diego, based in United States of America, categorised as industry,Academia.
When was MS-CNN released?
MS-CNN was published in September 2016. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is MS-CNN used for?
MS-CNN works in Vision, and is recorded as handling object detection. Models frequently carry more than one of each, and the tags describe purpose rather than capability limits.
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.