SSD
Nessuna stima
Nessun requisito hardware per questo modello
I pesi di questo modello sono aperti, ma nessun conteggio dei parametri è stato pubblicato. Ogni dato sulla memoria e sulla velocità parte da quel numero, quindi preferiamo non mostrare nulla piuttosto che una stima inventata.
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.
- Pubblicato
- 8 December 2015
- Autori
- Wei Liu, Dragomir Anguelov, Dumitru Erhan, Christian Szegedy, Scott Reed, Cheng-Yang Fu, Alexander C. Berg
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato costruito il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Vision
- Compito
- Object detection
- Approach
- Supervised
- Base model
- VGG16
- 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
- 2,300,000 tokens
Multiple datasets were used (PASCAL VOC, ILSVRC, COCO) but afaict COCO is the largest. Per this paper https://arxiv.org/abs/1703.06870v1, final paragraph before section 4.1, "As in previous work [3, 21], we train using the union of 80k train images and a 35k subset of val images (trainval35k), and report ablations on the remaining 5k subset of val images (minival)". So trainval35k is 80k + 35k = 115k
Il training run
Cosa è stato fisicamente necessario per addestrare: quali chip, quanti, per quanto tempo e cosa ha richiesto dalla rete elettrica.
- Hardware di addestramento
- NVIDIA GeForce GTX TITAN X
Disponibilità
Se puoi ottenere il modello e eseguirlo sul tuo hardware, il che decide se una delle cifre della scheda grafica su questa pagina si applica.
- Pesi
- Open — downloadable
- Accesso al modello
- Open weights (unrestricted)
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
- Confident
- Citazioni
- 39,468
Also listed in Denis Panjuta's List of 100+ AI Algorithms
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- SSD: Single Shot MultiBox Detector
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Cosa è questo modello
SSD was published by its authors, in December 2015.
It works in Vision, and is recorded as doing object detection.
It is derived from VGG16 rather than trained from scratch, which is the usual way a specialised model is produced.
I pesi aperti sono ciò che mette questa pagina nel calcolatore piuttosto che solo nel catalogo: è un modello che puoi effettivamente tenere.
Come è stato addestrato
The training set ran to roughly 2,300,000 tokens.
Its inclusion criterion is highly cited.
Risposte
SSD — Domande frequenti
What is SSD used for?
SSD 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.
Where can I download SSD?
The weights for SSD are published, though we do not hold a repository link for it. This site calculates hardware requirements rather than hosting model files.
What GPU do I need to run SSD?
We cannot say. SSD has open weights, but no parameter count has been published for it, and every memory and speed calculation starts from that number. We would rather show nothing than a fabricated estimate.
Is SSD open source?
Its weights are published, so SSD can be downloaded and run on your own hardware. Note that open weights is not the same as open source in the full sense — it says nothing about the training data, the training code, or the commercial terms attached.
How many parameters does SSD have?
No parameter count has been published for SSD, which is why no memory or speed figure appears on this page.
When was SSD released?
SSD was published in December 2015. 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.