ANN Eye Tracker
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.
- Pubblicato
- 29 November 1993
- Autori
- S. Baluja, D. Pomerleau
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Vision
- Compito
- Miscellaneous image analysis
- 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.
- parametri
- 5.6K
- Dati di addestramento
- 4,000 tokens
- Epoche
- 260
15*15*20+20+50*10*2+100=5620 Hidden layer is split, 15*15 image input, 2*50 output neurons (see Figure 2) Hidden size up to 20 neurons ("This architecture was used with varying numbers of hidden units in the single, divided, hidden layer; experiments with 10, 16 and 20 hidden units were performed. ")
Calcolo di addestramento
L'aritmetica eseguita per addestrare il modello, misurata in operazioni in virgola mobile. È una misura di quanto è costato il run di addestramento, e non di quanto velocemente il modello finito ti risponde.
- Calcolo di addestramento
- 1.8 × 10¹⁰ FLOP
- Come è stato stabilito
- Operation counting
2*5620*3*520000=17534400000 Training examples: 2000*260=520000 "As mentioned before, 2000 image/position pairs were gathered for training" "All of the networks described in this paper are trained with the same parameters for 260 epochs"
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
- 1 hours
"Training the 8x2 hidden layer network using the 15x40 input retina, with 2000 images, takes approximately 30-40 minutes on a Sun SPARC 10 machine. "
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Perché è monitorato
- Historical significance
- Record fiducia
- Confident
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Non-Intrusive Gaze Tracking Using Artificial Neural Networks
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Informazioni su questo modello
ANN Eye Tracker è stato pubblicato da its authors, durante November 1993.
Funziona nel dominio di Vision, ed è registrato come eseguire il compito di miscellaneous image analysis.
Poiché i pesi non sono disponibili, nessuna delle specifiche hardware presenti in questo sito si applica ad esso.
Come è stato addestrato
Il training ha richiesto un budget di calcolo di circa 1.8 × 10¹⁰ FLOP. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.
Il set di addestramento si aggirava attorno a 4,000 token di testo
Il motivo per cui appare in questo catalogo è: historical significance.
Risposte
ANN Eye Tracker — domande comuni
ANN Eye Tracker— 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.
ANN Eye Tracker— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 5.6K. 15*15*20+20+50*10*2+100=5620 Hidden layer is split, 15*15 image input, 2*50 output neurons (see Figure 2) Hidden size up to 20 neurons ("This architecture was used with varying numbers of hidden units in the single, divided, hidden layer; experiments with 10, 16 and 20 hidden units were performed. "). 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.
ANN Eye Tracker— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in November 1993. 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.
ANN Eye Tracker— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Vision, e viene registrato come gestire il compito di miscellaneous image analysis. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.
ANN Eye Tracker— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 1.8 × 10¹⁰ FLOP. Questo misura quanto costa produrre il modello e non dice nulla su quanto rapidamente risponde una volta addestrato — la velocità di inferenza deriva dalla larghezza di banda della memoria, non dal budget di addestramento.
ANN Eye Tracker— 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.