DCNN
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
- University of Maryland,Rutgers University
- Tipo di organizzazione
- Academia,Academia
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 7 August 2015
- Autori
- Jun-Cheng Chen, Vishal M. Patel, Rama Chellappa
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato costruito il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Vision
- Compito
- Face verification
- Approach
- Supervised
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.
- Parametri
- 5M
- Dati di addestramento
- 490,356 tokens
- Epoche
- 26
Table 1
"The CASIA-WebFace dataset contains 494,414 face images of 10,575 subjects downloaded from the IMDB website. After removing the 27 overlapping subjects with the IJB-A dataset, there are 10548 subjects 1 and 490,356 face images."
Addestramento computazionale
L'aritmetica eseguita per addestrare il modello, misurata in operazioni in virgola mobile. È una misura di quanto costato l'addestramento, non di quanto velocemente il modello finito ti risponde.
- Addestramento computazionale
- 4.8 × 10¹⁷ FLOP
- Come è stato stabilito
- Operation counting,Hardware
Total compute: 1535436288 forward pass flops *3* 1000000 iterations * 128 batch size = 589607534592000000 FLOP = 5.89607534592e17 FLOP Forward pass FLOPs based on CNN details in Table 1: Conv11: 2*3*3*32*100*100*1=5760000 Conv12: 2*3*3*64*100*100*32=368640000 Conv21: 2*3*3*64*50*50*64=184320000 Conv22: 2*3*3*64*50*50*128=368640000 Conv32: 2*3*3*128*25*25*96=138240000 Conv33: 2*3*3*96*25*25*192=207360000 Conv41: 2*3*3*192*13*13*128=74760192 Conv42: 2*3*3*128*13*13*256=99680256 Conv51: 2*3*3*256*…
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 Tesla K40c
- Chips used
- 1
- Tempo di orologio muro
- 216 hours (9 days)
- Consumo energetico
- 286 W
"The DCNN model is trained for about 9 days using NVidia Tesla K40."
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
- Closed — provider access only
- Accesso al modello
- Unreleased
- Codice di addestramento
- Unreleased
Come è classificato
Etichette che il dataset sorgente applica quando si monitorano modelli notevoli e quanto è fiducioso nell'entry.
- Perché viene tracciato
- SOTA improvement
- Registrare fiducia
- Confident
https://paperswithcode.com/sota/face-verification-on-ijb-a
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Unconstrained Face Verification using Deep CNN Features
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Informazioni su questo modello
DCNN was published by University of Maryland,Rutgers University, in United States of America, in August 2015. The organisation is categorised as academia,Academia.
It works in Vision, and is recorded as doing face verification.
I suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi può essere raggiunto solo attraverso il suo fornitore. Nessuna scheda grafica cambia ciò.
Cosa ci è voluto per costruirlo
Training it took roughly 4.8 × 10¹⁷ FLOP of computation, on NVIDIA Tesla K40c — a measure of what producing the model cost, not of how fast it answers.
Around 490,356 tokens went into training it.
The reason it appears in this catalogue at all is sOTA improvement.
Risposte
DCNN — Domande frequenti
When was DCNN released?
DCNN was published in August 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.
What is DCNN used for?
DCNN works in Vision, and is recorded as handling face verification. Models frequently carry more than one of each, and the tags describe purpose rather than capability limits.
How much compute was used to train DCNN?
Around 4.8 × 10¹⁷ FLOP, on NVIDIA Tesla K40c. That measures what producing the model cost and says nothing about how quickly it answers once trained — inference speed comes from memory bandwidth, not from the training budget.
What GPU do I need to run DCNN?
None. DCNN 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 DCNN open source?
No. DCNN has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
How many parameters does DCNN have?
DCNN has 5M parameters. Table 1. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created DCNN?
DCNN was published by University of Maryland,Rutgers University, based in United States of America, categorised as academia,Academia.
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.