Multiscale deformable part model

Pesi chiusi UC Irvine,University of Chicago,Toyota Technological Institute at Chicago June 2008

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
UC Irvine,University of Chicago,Toyota Technological Institute at Chicago
Tipo di organizzazione
Academia,Academia,Academia
Paese
United States of America
Pubblicato
23 June 2008
Autori
Pedro Felzenszwalb, David McAllester, Deva Ramanan

Cosa fa

Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.

Dominio
Vision
Compito
Object detection

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
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
3,095

Fonti

Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.

Riferimento
A discriminatively trained, multiscale, deformable part model
Ultimo aggiornamento
1 January 2026

Cosa significano i numeri

Sfondo

Multiscale deformable part model è stato pubblicato da UC Irvine,University of Chicago,Toyota Technological Institute at Chicago, nel paese registrato come United States of America, durante June 2008. Esce da un'organizzazione categorizzata come academia,Academia,Academia.

Funziona nel dominio di Vision, ed è registrato come eseguire il compito di object detection.

I suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi può essere raggiunto solo attraverso il suo fornitore. Nessuna scheda GPU cambia questo.

Risposte

Multiscale deformable part model — domande comuni

01

Multiscale deformable part model— 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.

02

Multiscale deformable part model— 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.

03

Multiscale deformable part model— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da UC Irvine,University of Chicago,Toyota Technological Institute at Chicago, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come academia,Academia,Academia.

04

Multiscale deformable part model— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in June 2008. 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.

05

Multiscale deformable part model— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Vision, e viene registrato come gestire il compito di object detection. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.

06

Multiscale deformable part model— 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.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 1 January 2026

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.