VISTA-2D
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
- NVIDIA
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 22 April 2024
- Autorzy
- Vishwesh Nath, Andriy Myronenko, Harry Clifford
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Biology, Vision
- Zadanie
- Cell segmentation
- Model bazowy
- Segment Anything Model
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 100M
- Dane treningowe
- tokens
"VISTA-2D has a network architecture with ~100 million training hyperparameters" Presumably the quote is incorrect and they meant 100 million parameters.
"A total of ~15,000 annotated cell images were collected to train the generalist VISTA-2D model."
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
- Hosted access (no API)
- Kod treningowy
- Unreleased
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Confident
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Advancing Cell Segmentation and Morphology Analysis with NVIDIA AI Foundation Model VISTA-2D
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
Co to jest model?
VISTA-2D został opublikowany przez NVIDIA, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas April 2024. Kategoria, do której należy wydawca, to industry.
Działa w dziedzinie Biology, Vision, i jest zapisany jako wykonujący zadanie cell segmentation.
Zamiast być trenowanym od podstaw, pochodzi z Segment Anything Model. Większość modeli w tej skali jest dostosowywana z istniejącej bazy, a nie tworzona od zera.
Ponieważ wagi nie są dostępne, żadne z danych dotyczących sprzętu gdzie indziej na tej stronie się do niego nie odnoszą.
Odpowiedzi
VISTA-2D — częste pytania
VISTA-2D— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w April 2024. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
VISTA-2D— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Biology, Vision, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie cell segmentation. To są obszary, wokół których został zaprojektowany; opisują zamiar, a nie twardą granicę.
VISTA-2D— 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.
VISTA-2D— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
VISTA-2D— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 100M. "VISTA-2D has a network architecture with ~100 million training hyperparameters" Presumably the quote is incorrect and they meant 100 million parameters. Ta liczba to całkowita, i to ona decyduje o tym, ile pamięci potrzebuje model — mniej więcej pół gigabajta na miliard przy kompresji, którą używa większość ludzi.
VISTA-2D— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez NVIDIA, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry.
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.