YOLOv8 (reCAPTCHA fine-tuned)

Gesloten gewichten ETH Zurich September 2024

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
ETH Zurich
Organisatietype
Academia
Land
Switzerland
Gepubliceerd
13 September 2024
Auteurs
Andreas Plesner, Tobias Vontobel, Roger Wattenhofer

Wat het doet

De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.

Domein
Vision
Taak
Image classification, Image segmentation
Basis model
YOLOv8x

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
tokens

Combined with the public data, this resulted in around 14k image/label pairs for fine-tuning the classification model.

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.

Training code
Open (non-commercial)

https://github.com/aplesner/Breaking-reCAPTCHAv2 no clear license

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
Confident

Bronnen

Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.

Referentie
Breaking reCAPTCHAv2
Laatst bijgewerkt
11 February 2026

Wat de cijfers betekenen

Waar het vandaan kwam

YOLOv8 (reCAPTCHA fine-tuned) werd gepubliceerd door ETH Zurich, in het land geregistreerd als Switzerland, tijdens September 2024. 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, Image segmentation.

Het startpunt was een bestaand basismodel, YOLOv8x. De meeste modellen op deze schaal zijn aangepast van een bestaande basis in plaats van vanuit het niets gebouwd.

Dit is een gesloten model: de getrainde waarden zijn bij degene gebleven die ze geproduceerd hebben, en er is geen lokale versie om te draaien.

Antwoorden

YOLOv8 (reCAPTCHA fine-tuned) — veelgestelde vragen

01

YOLOv8 (reCAPTCHA fine-tuned)— 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.

02

YOLOv8 (reCAPTCHA fine-tuned)— hoeveel parameters heeft het?

Er is geen parameter telling gepubliceerd, daarom verschijnt er geen geheugen of snelheidsfiguur op deze pagina.

03

YOLOv8 (reCAPTCHA fine-tuned)— wie heeft het gemaakt?

Het werd gepubliceerd door ETH Zurich, gebaseerd op Switzerland, een organisatie geclassificeerd als academia.

04

YOLOv8 (reCAPTCHA fine-tuned)— wanneer is het uitgebracht?

Het werd gepubliceerd in September 2024. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.

05

YOLOv8 (reCAPTCHA fine-tuned)— waarvoor wordt het gebruikt?

Het werkt in het domein van Vision, en wordt geregistreerd als het afhandelen van image classification, Image segmentation. Modellen hebben vaak meer dan één van elk, en de tags beschrijven het doel in plaats van de capaciteitslimieten.

06

YOLOv8 (reCAPTCHA fine-tuned)— 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.

Bron

Originele publicatie

Laatste update geregistreerd 11 February 2026

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.