Decision tree (classification)
Geen schatting
Geen hardwarevereisten voor dit model
De gewichten voor dit model zijn niet gepubliceerd, dus het kan niet worden gedownload of op uw eigen hardware worden uitgevoerd in welke omvang dan ook. Het is alleen toegankelijk via de provider, en geen grafische kaart verandert dat.
Op record
Volledige specificatie
Alles over dit model vastgelegd. Het meeste beschrijft hoe het getraind is in plaats van hoe het draait — nuttige context om te beoordelen hoeveel werk erin gestoken is en hoe het zich verhoudt tot modellen die op een andere schaal zijn gebouwd.
Oorsprong
Wie heeft dit model gebouwd, waar en wanneer het werd gepubliceerd.
- Organisatie
- Mitsubishi Electric Research Labs,Compaq CRL
- Organisatie type
- Industry,Industry
- Land
- United States of America
- Gepubliceerd
- 8 December 2001
- Authors
- P. Viola, M. Jones
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan er verschillende van elk bevatten.
- Domein
- Vision
- Taak
- Face recognition
Grootte
Hoe groot het model is en hoeveel data erop is getraind. Parameters zijn de cijfers die bepalen of het op een bepaalde grafische kaart past.
- Parameters
- 12K
- Opleidingsgegevens
- 753,616 tokens
Iteratively learns decision tree features, where each feature has 2 parameters (threshold and parity). They learn 6000 features total: "The complete face detection cascade has 38 stages with over 6000 features" Additional weights (see Table 1) are a temporary variable of the optimization and not part of the final model.
Section 5: 4916 hand labeled faces + 9544 non-face images = 14460
Training berekeningen
De rekeningen die worden uitgevoerd om het model te trainen, gemeten in drijvende-komma-berekeningen. Het is een maat voor wat de trainingsrun kostte, niet hoe snel het voltooide model je antwoordt.
- Training berekeningen
- 6.3 × 10¹³ FLOP
- Hoe het werd opgericht
- Operation counting
The training compute can be tediously worked out from the pseudocode. I think for dataset size D, number of filters T, the training compute is roughly 180k * D * 3 * T = 6.3e13 FLOPs The training evaluates each of 180k candidate features at each step, repeated for 6000 steps (as 1 feature is selected per round). The operations for one feature evaluation are unclear, but should be low (they only compare specific integer positions in the image). Estimated at 10op. 180000*6000*10*14460=1.56168e+…
Hoe het is geclassificeerd
Labels de bron dataset toepast bij het volgen van opmerkelijke modellen, en hoe zeker het is van de invoer.
- Frontier model
- Yes
- Waarom het wordt gevolgd
- Highly cited
- Vereiste vertrouwen
- Likely
- Citations
- 23,449
Bronnen
Waar deze record vandaan komt en wanneer het voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- Rapid object detection using a boosted cascade of simple features
- Laatst bijgewerkt
- 11 February 2026
Wat de cijfers betekenen
Wat dit model is
Decision tree (classification) was published by Mitsubishi Electric Research Labs,Compaq CRL, in United States of America, in December 2001. It comes out of industry,Industry.
It works in Vision, and is recorded as doing face recognition.
Omdat de gewichten niet beschikbaar zijn, zijn geen van de hardwarecijfers elders op deze site op dit van toepassing.
Hoe het was getraind
Producing it required around 6.3 × 10¹³ FLOP of arithmetic, which is a statement about the training budget rather than about inference.
It was trained on about 753,616 tokens of text.
It is tracked in the underlying dataset for one reason in particular: highly cited.
Antwoorden
Decision tree (classification) — Veelgestelde vragen
Who created Decision tree (classification)?
Decision tree (classification) was published by Mitsubishi Electric Research Labs,Compaq CRL, based in United States of America, categorised as industry,Industry.
When was Decision tree (classification) released?
Decision tree (classification) was published in December 2001. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is Decision tree (classification) used for?
Decision tree (classification) works in Vision, and is recorded as handling face recognition. A model can carry several of each, so these are the areas it was built for rather than a limit on what it will attempt.
How much compute was used to train Decision tree (classification)?
Around 6.3 × 10¹³ FLOP. That measures what producing the model cost and says nothing about how quickly it answers once trained — inference speed comes from memory bandwidth, not from the training budget.
What GPU do I need to run Decision tree (classification)?
None. Decision tree (classification) is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is Decision tree (classification) open source?
The licensing for Decision tree (classification) was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.
How many parameters does Decision tree (classification) have?
Decision tree (classification) has 12K parameters. Iteratively learns decision tree features, where each feature has 2 parameters (threshold and parity). They learn 6000 features total: "The complete face detection cascade has 38 stages with over 6000 features" Additional weights (see Table 1) are a temporary variable of the optimization and not part of the final model. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
De andere richting
Vanuit het andere perspectief bekijken?
Deze pagina begint bij het model. Als u al een kaart bezit en alles wilt weten wat het zal uitvoeren, Begin liever bij de hardware.