OV-DINO

Zamknięte wagi Guangzhou AI Public Computing Center,Sun Yat-sen University,Meituan Inc,Pengcheng Lab July 2024

Brak oszacowania

Brak wymagań sprzętowych dla tego modelu

Wagi dla tego modelu nie zostały opublikowane, więc nie można ich pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie w żadnym rozmiarze. Jest dostępny tylko za pośrednictwem swojego dostawcy, a zmiana karty graficznej tego nie zmienia..

Na nagranie

Pełna specyfikacja

Wszystko na rekord dla tego modelu. Większość z tego opisuje, jak był trenowany, a nie jak działa — użyteczny kontekst do oceny, ile pracy włożono w to, i jak wypada w porównaniu z modelami budowanymi w innym skali..

Pochodzenie

Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.

Organizacja
Guangzhou AI Public Computing Center,Sun Yat-sen University,Meituan Inc,Pengcheng Lab
Typ organizacji
Government,Industry,Academia,Industry,Academia
Kraj
China
Opublikowany
22 July 2024
Autorzy
Hao Wang, Pengzhen Ren, Zequn Jie, Xiao Dong, Chengjian Feng, Yinlong Qian, Lin Ma, Dongmei Jiang, Yaowei Wang, Xiangyuan Lan, Xiaodan Liang

Co to robi

Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.

Domena
Vision
Zadanie
Object detection

Rozmiar

Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.

Dane treningowe
tokens

batch size: 128 epochs: 24 resolution: [800, 1333]

Epoki
24

Dostępność

Czy możesz zdobyć model i uruchomić go na swoim sprzęcie, co decyduje o tym, czy którakolwiek z cyfr karty graficznej na tej stronie ma zastosowanie.

Wagi
Closed — provider access only
Dostęp do modelu
Unreleased
Kod treningowy
Open source

Apache 2.0 https://github.com/wanghao9610/OV-DINO weights are supposed to be here but the repo is empty [August 2025] https://huggingface.co/hao9610/OV-DINO

Jak jest klasyfikowane

Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.

Zapisz pewność
Unknown

Źródła

Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.

Referencja
OV-DINO: Unified Open-Vocabulary Detection with Language-Aware Selective Fusion
Ostatnio zaktualizowane
28 November 2025

Co oznaczają liczby

Skąd to pochodzi

OV-DINO został opublikowany przez Guangzhou AI Public Computing Center,Sun Yat-sen University,Meituan Inc,Pengcheng Lab, w kraju zapisanym jako China, podczas July 2024. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako government,Industry,Academia,Industry,Academia.

Działa w dziedzinie Vision, i jest zapisany jako wykonujący zadanie object detection.

To jest model zamknięty: wytrenowane wartości pozostały u tego, kto je wyprodukował, a lokalna wersja do uruchomienia nie istnieje.

Odpowiedzi

OV-DINO — częste pytania

01

OV-DINO— kto to stworzył?

Zostało opublikowane przez Guangzhou AI Public Computing Center,Sun Yat-sen University,Meituan Inc,Pengcheng Lab, oparty na China, organizacja sklasyfikowana jako government,Industry,Academia,Industry,Academia.

02

OV-DINO— kiedy to zostało wydane?

Zostało opublikowane w July 2024. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.

03

OV-DINO— do czego to służy?

Działa w dziedzinie Vision, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie object detection. Model może obsługiwać kilka z każdego, więc to są obszary, dla których został zbudowany, a nie ograniczenie tego, co będzie próbował.

04

OV-DINO— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?

Żaden. To jest zamknięty model — jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc nie można go pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie za żadną cenę. Jest dostępny tylko przez jego dostawcę.

05

OV-DINO— czy jest open weight?

Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.

06

OV-DINO— ile ma parametrów?

Nie opublikowano liczby parametrów, dlatego na tej stronie nie pojawia się żaden wskaźnik pamięci ani prędkości.

Źródło

Oryginalna publikacja

Ostatnia aktualizacja rekordu 28 November 2025

Druga strona

Patrząc na to z drugiej strony?

Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, co wszystko będzie działać., Zacznij od sprzętu zamiast.