TSN
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
- ETH Zurich,Shenzhen Institute of Advanced Technology,Chinese University of Hong Kong (CUHK)
- Tipo di organizzazione
- Academia,Academia
- Paese
- Switzerland, China, Hong Kong
- Pubblicato
- 17 September 2016
- Autori
- Limin Wang, Yuanjun Xiong, Zhe Wang, Yu Qiao, Dahua Lin, Xiaoou Tang, Luc Van Gool
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Video
- Compito
- Action recognition
- Formato numerico
- FP32
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.
- Dati di addestramento
- 9,240 tokens
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Unknown
- Citazioni
- 4,113
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Temporal Segment Networks: Towards Good Practices for Deep Action Recognition
- Ultimo aggiornamento
- 1 January 2026
Cosa significano i numeri
Informazioni su questo modello
TSN è stato pubblicato da ETH Zurich,Shenzhen Institute of Advanced Technology,Chinese University of Hong Kong (CUHK), nel paese registrato come Switzerland, durante September 2016. La categoria sotto cui rientra l'editore è academia,Academia.
Funziona nel dominio di Video, ed è registrato come eseguire il compito di action recognition.
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 set di addestramento si aggirava attorno a 9,240 token di testo
Risposte
TSN — domande comuni
TSN— 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.
TSN— è open-source?
La licenza non è mai stata registrata nei nostri dati sorgente. Trattiamo le licenze non dichiarate come chiuse, perché una licenza non registrata non è una su cui fare affidamento.
TSN— quanti parametri ha?
Non è stato pubblicato alcun conteggio dei parametri per esso, motivo per cui non appare alcun dato sulla memoria o sulla velocità su questa pagina.
TSN— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da ETH Zurich,Shenzhen Institute of Advanced Technology,Chinese University of Hong Kong (CUHK), basato su Switzerland, un'organizzazione categorizzata come academia,Academia.
TSN— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in September 2016. 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.
TSN— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Video, e viene registrato come gestire il compito di action recognition. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.
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.