Piecewise linear model
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 Kansas
- Organisatietype
- Academia
- Land
- United States of America
- Gepubliceerd
- 1 November 1973
- Auteurs
- R. Haralick, K. Shanmugam, I. Dinstein
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Vision
- Taak
- Image classification
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
- 0.4K
- Training gegevens
- 314 tokens
16 input features + bias = 17 input features 7*6/2 = 21 Hyperplanes 17*21 = 357 parameters "For the multicategory problem involving NR categories, a total of NR(NR - 1)/2 hyperplanes are used to partition the pattern space." "The input variables to the classifier consisted of the mean variance of the four textural features (f1,f2,f3, andfg obtained from the distance 1 gray-tone spatial-dependence matrices) and eight spectral features (comprised of the mean variance of the image gray-tone values)…
"Number of training samples = 314;"
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
- Historical significance,Highly cited
- Record vertrouwen
- Confident
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- Textural Features for Image Classification
- Laatst bijgewerkt
- 28 November 2025
Wat de cijfers betekenen
Achtergrond
Piecewise linear model werd gepubliceerd door University of Kansas, in het land geregistreerd als United States of America, tijdens November 1973. De categorie waaronder de uitgever valt is academia.
Het werkt in het domein van Vision, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van image classification.
De gewichten werden nooit gepubliceerd, dus het kan alleen worden bereikt via de provider. Geen enkele GPU verandert dat.
Hoe het getraind werd
Het is getraind op een corpus van ongeveer 314 tekstokens
De reden dat het überhaupt in deze catalogus verschijnt: historical significance,Highly cited.
Antwoorden
Piecewise linear model — veelgestelde vragen
Piecewise linear model— 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.
Piecewise linear model— 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.
Piecewise linear model— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 0.4K. 16 input features + bias = 17 input features 7*6/2 = 21 Hyperplanes 17*21 = 357 parameters "For the multicategory problem involving NR categories, a total of NR(NR - 1)/2 hyperplanes are used to partition the pattern space." "The input variables to the classifier consisted of the mean variance of the four textural features (f1,f2,f3, andfg obtained from the distance 1 gray-tone spatial-dependence matrices) and eight spectral features (comprised of the mean variance of the image gray-tone values) in each of the four spectral bands". 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.
Piecewise linear model— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door University of Kansas, gebaseerd op United States of America, een organisatie geclassificeerd als academia.
Piecewise linear model— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in November 1973. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
Piecewise linear model— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Vision, en wordt geregistreerd als het afhandelen van image classification. Een model kan er verschillende van elk dragen, dus dit zijn de gebieden waarvoor het is gebouwd in plaats van een limiet op wat het zal proberen.
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.