Multiresolution CNN
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
- Google,Stanford University
- Tipo di organizzazione
- Industry,Academia
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 23 June 2014
- Autori
- A Karpathy, G Toderici, S Shetty, T Leung
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Video
- Compito
- Video classification
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
- 126.1M
- Dati di addestramento
- 50,000,000 tokens
"Using shorthand notation, the full [single frame] architecture is C(96, 11, 3)-N-P-C(256, 5, 1)-N-P-C(384, 3, 1)-C(384, 3, 1)-C(256, 3, 1)-P-FC(4096)-FC(4096), where C(d, f, s) indicates a convolutional layer with d filters of spatial size f ×f, applied to the input with stride s" Two such single-frame architectures are concatenated as shown in figure 2 "Since the input is only of half the spatial size as the full-frame models, we take out the last pooling layer to ensure that both streams st…
"We further estimate the size of our dataset of sampled frames to be on the order of 50 million examples and that our networks have each seen approximately 500 million examples throughout the training period in total." So 5e+7 datapoints and 10 epochs.
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
- 6,254
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Large-Scale Video Classification with Convolutional Neural Networks
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Sfondo
Multiresolution CNN è stato pubblicato da Google,Stanford University, nel paese registrato come United States of America, durante June 2014. Esce da un'organizzazione categorizzata come industry,Academia.
Funziona nel dominio di Video, ed è registrato come eseguire il compito di video classification.
I suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi può essere raggiunto solo attraverso il suo fornitore. Nessuna scheda GPU cambia questo.
Come è stato addestrato
Il set di addestramento si aggirava attorno a 50,000,000 token di testo
Il suo criterio di inclusione: highly cited.
Risposte
Multiresolution CNN — domande comuni
Multiresolution CNN— 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.
Multiresolution CNN— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 126.1M. "Using shorthand notation, the full [single frame] architecture is C(96, 11, 3)-N-P-C(256, 5, 1)-N-P-C(384, 3, 1)-C(384, 3, 1)-C(256, 3, 1)-P-FC(4096)-FC(4096), where C(d, f, s) indicates a convolutional layer with d filters of spatial size f ×f, applied to the input with stride s" Two such single-frame architectures are concatenated as shown in figure 2 "Since the input is only of half the spatial size as the full-frame models, we take out the last pooling layer to ensure that both streams still terminate in a layer of size 7×7×256. " We assume the input are T=10 frames with C=3 color channels each 2*(256*(10*3*5*5+1) + 384*(256*3*3+1) + 384*(384*3*3+1) + 256*(384*3*3+1)) + (2*7*7*256 + 1)*4096 + (4096+1)*4096. 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.
Multiresolution CNN— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Google,Stanford University, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry,Academia.
Multiresolution CNN— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in June 2014. 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.
Multiresolution CNN— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Video, e viene registrato come gestire il compito di video classification. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.
Multiresolution CNN— 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.
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.