VGG-Face
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 Oxford
- Organisatietype
- Academia
- Land
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Gepubliceerd
- 1 January 2015
- Auteurs
- Omkar M. Parkhi, A. Vedaldi, Andrew Zisserman
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Vision
- Taak
- Face recognition
- 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
- 138M
- Training gegevens
- 2,600,000 tokens
Their largest model uses the VGG16 architecture
Table 2 in https://www.bmva-archive.org.uk/bmvc/2015/papers/paper041/abstract041.pdf
De trainingsrun
Wat het fysiek kostte om te trainen: welke chips, hoeveel, hoe lang, en wat dat van het stopcontact vroeg.
- Training hardware
- NVIDIA GeForce GTX Titan Black
- Gebruikte chips
- 4
- Stroomverbruik
- 2.1 kW
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
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,Highly cited
- Record vertrouwen
- Confident
https://paperswithcode.com/sota/face-verification-on-youtube-faces-db "achieve comparable state of the art results on the standard LFW and YTF face benchmarks."
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- Deep Face Recognition
- Laatst bijgewerkt
- 28 November 2025
Wat de cijfers betekenen
Waar het vandaan kwam
VGG-Face werd gepubliceerd door University of Oxford, in het land geregistreerd als United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, tijdens January 2015. De publicerende organisatie is geclassificeerd als academia.
Het werkt in het domein van Vision, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van face recognition.
Omdat de weights niet beschikbaar zijn, zijn geen van de hardwarefiguren elders op deze site van toepassing op het.
Hoe het getraind werd
Training verbruikte een corpus van ongeveer 2,600,000 tekstokens
De inclusiecriteria: sOTA improvement,Highly cited.
Antwoorden
VGG-Face — veelgestelde vragen
VGG-Face— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in January 2015. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
VGG-Face— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Vision, en wordt geregistreerd als het afhandelen van face recognition. Dit zijn de gebieden waar het omheen is ontworpen; ze beschrijven intentie eerder dan een harde grens.
VGG-Face— 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.
VGG-Face— is het open-source?
Nee. De gewichten zijn niet gepubliceerd, dus het bestaat alleen als een dienst die wordt beheerd door de eigenaar.
VGG-Face— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 138M. Their largest model uses the VGG16 architecture. 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.
VGG-Face— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door University of Oxford, gebaseerd op United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, een organisatie geclassificeerd als 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.