DCNN
Geen schatting
Geen hardware-eisen voor dit model
De gewichten voor dit model zijn niet gepubliceerd, dus het kan niet worden gedownload of uitgevoerd op je eigen hardware in welke grootte dan ook. Het is alleen bereikbaar via de aanbieder, en geen enkele grafische kaart verandert dat..
Op record
Volledige specificatie
Alles wat geregistreerd is voor dit model. Het merendeel beschrijft hoe het getraind werd in plaats van hoe het draait - nuttige context om te beoordelen hoeveel werk erin is gestoken, en hoe het zich verhoudt tot modellen die op een andere schaal zijn gebouwd..
Oorsprong
Wie heeft dit model gebouwd, waar, en wanneer het gepubliceerd werd.
- Organisatie
- University of Maryland,Rutgers University
- Organisatietype
- Academia,Academia
- Land
- United States of America
- Gepubliceerd
- 7 August 2015
- Auteurs
- Jun-Cheng Chen, Vishal M. Patel, Rama Chellappa
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Vision
- Taak
- Face verification
- Aanpak
- Supervised
Grootte
Hoe groot het model is en hoeveel data het is getraind. Parameters zijn het cijfer dat bepaalt of het past op een gegeven grafische kaart.
- parameters
- 5M
- Training gegevens
- 490,356 tokens
- Epochs
- 26
Table 1
"The CASIA-WebFace dataset contains 494,414 face images of 10,575 subjects downloaded from the IMDB website. After removing the 27 overlapping subjects with the IJB-A dataset, there are 10548 subjects 1 and 490,356 face images."
Training rekenen
De berekeningen uitgevoerd om het model te trainen, gemeten in drijvende-komma-operaties. Het is een maat voor wat de trainingsrun kostte, niet voor hoe snel het voltooide model je beantwoordt.
- Training rekenen
- 4.8 × 10¹⁷ FLOP
- Hoe het werd opgericht
- Operation counting,Hardware
Total compute: 1535436288 forward pass flops *3* 1000000 iterations * 128 batch size = 589607534592000000 FLOP = 5.89607534592e17 FLOP Forward pass FLOPs based on CNN details in Table 1: Conv11: 2*3*3*32*100*100*1=5760000 Conv12: 2*3*3*64*100*100*32=368640000 Conv21: 2*3*3*64*50*50*64=184320000 Conv22: 2*3*3*64*50*50*128=368640000 Conv32: 2*3*3*128*25*25*96=138240000 Conv33: 2*3*3*96*25*25*192=207360000 Conv41: 2*3*3*192*13*13*128=74760192 Conv42: 2*3*3*128*13*13*256=99680256 Conv51: 2*3*3*256*…
De trainingsrun
Wat het fysiek kostte om te trainen: welke chips, hoeveel, hoe lang, en wat dat van het stopcontact vroeg.
- Training hardware
- NVIDIA Tesla K40c
- Gebruikte chips
- 1
- Kloktijd
- 216 hours (9 days)
- Stroomverbruik
- 286 W
"The DCNN model is trained for about 9 days using NVidia Tesla K40."
Beschikbaarheid
Of je het model kunt verkrijgen en het op je eigen hardware kunt draaien, wat bepaalt of een van de grafische kaartcijfers op deze pagina van toepassing is.
- Gewichten
- Closed — provider access only
- Toegang tot model
- Unreleased
- Training code
- Unreleased
Hoe het is geclassificeerd
Labels van de brondataset die worden toegepast bij het volgen van opmerkelijke modellen, en hoe zeker het is van de invoer.
- Waarom het wordt gevolgd
- SOTA improvement
- Record vertrouwen
- Confident
https://paperswithcode.com/sota/face-verification-on-ijb-a
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- Unconstrained Face Verification using Deep CNN Features
- Laatst bijgewerkt
- 28 November 2025
Wat de cijfers betekenen
Over dit model
DCNN werd gepubliceerd door University of Maryland,Rutgers University, in het land geregistreerd als United States of America, tijdens August 2015. De publicerende organisatie is geclassificeerd als academia,Academia.
Het werkt in het domein van Vision, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van face verification.
De gewichten werden nooit gepubliceerd, dus het kan alleen worden bereikt via de provider. Geen enkele GPU verandert dat.
Wat erin ging zitten om het te bouwen
Training kostte een rekensbudget van ongeveer 4.8 × 10¹⁷ FLOP, op hardware vastgelegd als NVIDIA Tesla K40c. Die figuur meet wat het produceren van het model heeft gekost en heeft geen invloed op hoe snel het antwoord geeft.
Training verbruikte een corpus van ongeveer 490,356 tekstokens
De reden dat het überhaupt in deze catalogus verschijnt: sOTA improvement.
Antwoorden
DCNN — veelgestelde vragen
DCNN— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in August 2015. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
DCNN— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Vision, en wordt geregistreerd als het afhandelen van face verification. Modellen hebben vaak meer dan één van elk, en de tags beschrijven het doel in plaats van de capaciteitslimieten.
DCNN— hoeveel rekencapaciteit is gebruikt om het te trainen?
Training verbruikte ongeveer 4.8 × 10¹⁷ FLOP, op hardware vastgelegd als NVIDIA Tesla K40c. Dat meet wat het kosten om het model te produceren en zegt niets over hoe snel het antwoord geeft zodra het getraind is — inferentie snelheid komt van geheugenbandbreedte, niet van het trainingsbudget.
DCNN— Welke GPU heb ik nodig om het te draaien?
Dit is een gesloten model — de gewichten zijn nooit gepubliceerd, dus het kan niet gedownload of uitgevoerd worden op je eigen hardware voor eender welke prijs. Het is alleen bereikbaar via de aanbieder.
DCNN— is het open-source?
Nee. De gewichten zijn niet gepubliceerd, dus het bestaat alleen als een dienst die wordt beheerd door de eigenaar.
DCNN— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 5M. Table 1. Dat cijfer is het totaal, en het bepaalt hoeveel MEMORY het MODEL nodig heeft - ongeveer een halve gigabyte per miljard bij de compressie die de meeste mensen gebruiken.
DCNN— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door University of Maryland,Rutgers University, gebaseerd op United States of America, een organisatie geclassificeerd als academia,Academia.
De andere richting
Van de andere kant bekijken?
Deze pagina begint met het model. Als je al een kaart bezit en alles wilt weten wat het zal draaien, begin in plaats van de hardware.