Fisher Kernel GMM
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
- Xerox
- Organisatietype
- Industry
- Land
- United States of America
- Gepubliceerd
- 16 July 2007
- Auteurs
- Florent Perronnin, Christopher Dance
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Vision
- Taak
- Image classification
- 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.
- Training gegevens
- 570,000 tokens
"Approximately 30K images were available for training and 5K for testing. Both sets were manually multi-labeled"
De trainingsrun
Wat het fysiek kostte om te trainen: welke chips, hoeveel, hoe lang, en wat dat van het stopcontact vroeg.
- Kloktijd
- 3 hours
"With Fisher kernels, the training cost is reduced down to approximately 2h30."
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.
- Record vertrouwen
- Likely
- Citaties
- 1,915
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- Fisher kernels on visual vocabularies for image categorization
- Laatst bijgewerkt
- 28 November 2025
Wat de cijfers betekenen
Waar het vandaan kwam
Fisher Kernel GMM werd gepubliceerd door Xerox, in het land geregistreerd als United States of America, tijdens July 2007. De publicerende organisatie is geclassificeerd als industry.
Het werkt in het domein van Vision, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van image classification.
Omdat de weights niet beschikbaar zijn, zijn geen van de hardwarefiguren elders op deze site van toepassing op het.
Wat erin ging zitten om het te bouwen
De trainingsset liep naar ongeveer 570,000 tekstokens
Antwoorden
Fisher Kernel GMM — veelgestelde vragen
Fisher Kernel GMM— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door Xerox, gebaseerd op United States of America, een organisatie geclassificeerd als industry.
Fisher Kernel GMM— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in July 2007. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
Fisher Kernel GMM— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Vision, en wordt geregistreerd als het afhandelen van image classification. Modellen hebben vaak meer dan één van elk, en de tags beschrijven het doel in plaats van de capaciteitslimieten.
Fisher Kernel GMM— 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.
Fisher Kernel GMM— is het open-source?
De licenties werden nooit vastgelegd in onze brondocumenten. We beschouwen niet-verklaarde licenties als gesloten, omdat een niet-vastgelegde licentie er geen is om op te vertrouwen.
Fisher Kernel GMM— hoeveel parameters heeft het?
Er is geen parameter telling gepubliceerd, daarom verschijnt er geen geheugen of snelheidsfiguur op deze pagina.
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.