YOLO
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
- University of Washington,Allen Institute for AI,Facebook AI Research
- Tipo di organizzazione
- Academia,Research collective,Industry
- Paese
- United States of America, France
- Pubblicato
- 8 June 2015
- Autori
- Joseph Redmon, Santosh Divvala, Ross Girshick, Ali Farhadi
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Vision
- Compito
- Object detection
- 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.
- parametri
- 271.7M
- Dati di addestramento
- tokens
Calculation based on figure 3 of the paper: 7 * 7 * 3 * 64 + 3 * 3 * 64 * 192 + 1 * 1 * 192 * 128 + 3 * 3 * 128 * 256 + 1 * 1 * 256 * 256 + 3 * 3 * 256 * 512 + 4 * (1 * 1 * 512 * 256 + 3 * 3 * 256 * 512) + 1 * 1 * 512 * 512 + 3 * 3 * 512 * 1024 + 2 * (1 * 1 * 1024 * 512 + 3 * 3 * 512 * 1024) + 4 * (3 * 3 * 1024 * 1024) + 7 * 7 * 1024 * 4096 + 4096 * 7 * 7 * 30
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Perché è monitorato
- Highly cited
- Citazioni
- 45,325
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection
- Ultimo aggiornamento
- 25 May 2026
Cosa significano i numeri
Informazioni su questo modello
YOLO è stato pubblicato da University of Washington,Allen Institute for AI,Facebook AI Research, nel paese registrato come United States of America, durante June 2015. La categoria sotto cui rientra l'editore è academia,Research collective,Industry.
Funziona nel dominio di Vision, ed è registrato come eseguire il compito di object detection.
Questo è un modello chiuso: i valori addestrati sono rimasti con chi li ha prodotti, e non c'è una versione locale da eseguire.
Come è stato addestrato
È tracciato nel dataset sottostante per una ragione in particolare: highly cited.
Risposte
YOLO — domande comuni
YOLO— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in June 2015. 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.
YOLO— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Vision, e viene registrato come gestire il compito di object detection. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.
YOLO— 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.
YOLO— 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.
YOLO— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 271.7M. Calculation based on figure 3 of the paper: 7 * 7 * 3 * 64 + 3 * 3 * 64 * 192 + 1 * 1 * 192 * 128 + 3 * 3 * 128 * 256 + 1 * 1 * 256 * 256 + 3 * 3 * 256 * 512 + 4 * (1 * 1 * 512 * 256 + 3 * 3 * 256 * 512) + 1 * 1 * 512 * 512 + 3 * 3 * 512 * 1024 + 2 * (1 * 1 * 1024 * 512 + 3 * 3 * 512 * 1024) + 4 * (3 * 3 * 1024 * 1024) + 7 * 7 * 1024 * 4096 + 4096 * 7 * 7 * 30. Quella cifra è il totale, ed è ciò che decide quanto memoria il modello ha bisogno — circa mezzo gigabyte per miliardo alla compressione che la maggior parte delle persone usa.
YOLO— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da University of Washington,Allen Institute for AI,Facebook AI Research, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come academia,Research collective,Industry.
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.