MultiverSeg

Otwórz wagi Massachusetts Institute of Technology (MIT),Databricks August 2025

Brak szacunków

Brak wymagań sprzętowych dla tego modelu

Wagi tego modelu są dostępne publicznie, jednak nie opublikowano liczby parametrów dla niego. Każdy wskaźnik pamięci i szybkości zaczyna się od tej liczby, dlatego wolelibyśmy nie podawać niczego, niż sfałszowaną szacunkową wartość.

Na nagraniu

Pełna specyfikacja

Wszystko, co jest dostępne na temat tego modelu. Większość z tego opisuje, jak został wytrenowany, a nie jak działa — przydatny kontekst do oceny, ile pracy w to włożono i jak wypada na tle modeli zbudowanych na innym poziomie skali..

Pochodzenie

Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.

Organizacja
Massachusetts Institute of Technology (MIT),Databricks
Typ organizacji
Academia,Industry
Kraj
United States of America
Opublikowane
31 August 2025
Autorzy
Hallee E. Wong, Jose Javier Gonzalez Ortiz, John Guttag, Adrian V. Dalca

Co to robi

Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może zawierać kilka z każdej.

Domena
Vision, Biology, Medicine
Zadanie
Image segmentation

Rozmiar

Jakiej wielkości jest model i na ile danych był szkolony. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.

Dane treningowe
tokens

Dostępność

Czy możesz zdobyć model i uruchomić go na swoim własnym sprzęcie, co decyduje, czy jakiekolwiek z danych dotyczących karty graficznej na tej stronie mają zastosowanie.

Wagi
Open — downloadable
Dostęp do modelu
Open weights (unrestricted)
Kod treningowy
Unreleased

Apache 2.0 https://github.com/halleewong/MultiverSeg

Jak jest klasyfikowane

Etykiety stosowane przez źródłowy zbiór danych podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest w danym wpisie.

Zaufanie do nagrania
Unknown

Źródła

Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.

Referencja
MultiverSeg: Scalable Interactive Segmentation of Biomedical Imaging Datasets with In-Context Guidance
Ostatnia aktualizacja
28 November 2025

Co oznaczają liczby

Background

MultiverSeg was published by Massachusetts Institute of Technology (MIT),Databricks, in United States of America, in August 2025. The organisation is categorised as academia,Industry.

It works in Vision, Biology, Medicine, and is recorded as doing image segmentation.

The weights are published, so it can be downloaded and run on your own hardware indefinitely, offline, with no account attached.

Odpowiedzi

MultiverSeg — Często zadawane pytania

01

Is MultiverSeg open source?

Its weights are published, so MultiverSeg can be downloaded and run on your own hardware. Note that open weights is not the same as open source in the full sense — it says nothing about the training data, the training code, or the commercial terms attached.

02

How many parameters does MultiverSeg have?

No parameter count has been published for MultiverSeg, which is why no memory or speed figure appears on this page.

03

Who created MultiverSeg?

MultiverSeg was published by Massachusetts Institute of Technology (MIT),Databricks, based in United States of America, categorised as academia,Industry.

04

When was MultiverSeg released?

MultiverSeg was published in August 2025.

05

What is MultiverSeg used for?

MultiverSeg works in Vision, Biology, Medicine, and is recorded as handling image segmentation. 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.

06

Where can I download MultiverSeg?

The weights for MultiverSeg are published, though we do not hold a repository link for it. This site calculates hardware requirements rather than hosting model files.

07

What GPU do I need to run MultiverSeg?

We cannot say. MultiverSeg has open weights, but no parameter count has been published for it, and every memory and speed calculation starts from that number. We would rather show nothing than a fabricated estimate.

Źródło

Publikacja oryginalna

Ostatnia aktualizacja rekordu 28 November 2025

W innym kierunku

Patrząc na to z drugiej strony?

Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, wszystko co będzie ona obsługiwać, Rozpocznij od sprzętu..