Fisher Kernel GMM
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
- Xerox
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 16 July 2007
- Autori
- Florent Perronnin, Christopher Dance
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Vision
- Compito
- Image classification
- Approccio
- Supervised
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
- 570,000 tokens
"Approximately 30K images were available for training and 5K for testing. Both sets were manually multi-labeled"
La corsa di addestramento
Cosa ha richiesto fisicamente per addestrare: quali chip, quanti, per quanto tempo e cosa ha prelevato dalla presa.
- Tempo di parete
- 3 hours
"With Fisher kernels, the training cost is reduced down to approximately 2h30."
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Likely
- Citazioni
- 1,915
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Fisher kernels on visual vocabularies for image categorization
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Da dove è venuto
Fisher Kernel GMM è stato pubblicato da Xerox, nel paese registrato come United States of America, durante July 2007. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come industry.
Funziona nel dominio di Vision, ed è registrato come eseguire il compito di image classification.
Poiché i pesi non sono disponibili, nessuna delle specifiche hardware presenti in questo sito si applica ad esso.
Cosa è stato necessario per costruirlo
Il set di addestramento si aggirava attorno a 570,000 token di testo
Risposte
Fisher Kernel GMM — domande comuni
Fisher Kernel GMM— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Xerox, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry.
Fisher Kernel GMM— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in July 2007. 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.
Fisher Kernel GMM— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Vision, e viene registrato come gestire il compito di image classification. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.
Fisher Kernel GMM— 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.
Fisher Kernel GMM— 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.
Fisher Kernel GMM— 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.
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.