Inflated 3D ConvNet
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
- DeepMind,University of Oxford
- Typ organizacji
- Industry,Academia
- Kraj
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Opublikowany
- 1 June 2017
- Autorzy
- Joao Carreira, Andrew Zisserman
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- 3D modeling
- Zadanie
- Action recognition
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
- 240,000 tokens
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Dlaczego to jest śledzone
- Highly cited
- Zapisz pewność
- Unknown
- Cytaty
- 9,494
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Quo Vadis, Action Recognition? A New Model and the Kinetics Dataset
- Ostatnio zaktualizowane
- 25 May 2026
Co oznaczają liczby
Skąd to pochodzi
Inflated 3D ConvNet został opublikowany przez DeepMind,University of Oxford, w kraju zapisanym jako United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, podczas June 2017. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako industry,Academia.
Działa w dziedzinie 3D modeling, i jest zapisany jako wykonujący zadanie action recognition.
Ponieważ wagi nie są dostępne, żadne z danych dotyczących sprzętu gdzie indziej na tej stronie się do niego nie odnoszą.
Co poszło w budowę tego
Zbiór treningowy trwał około 240,000 Tokeny tekstu.
Kryterium włączenia: highly cited.
Odpowiedzi
Inflated 3D ConvNet — częste pytania
Inflated 3D ConvNet— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w June 2017. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
Inflated 3D ConvNet— do czego to służy?
Działa w dziedzinie 3D modeling, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie action recognition. Model może obsługiwać kilka z każdego, więc to są obszary, dla których został zbudowany, a nie ograniczenie tego, co będzie próbował.
Inflated 3D ConvNet— 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.
Inflated 3D ConvNet— czy jest open weight?
Licencja nigdy nie została zarejestrowana w naszych danych źródłowych. Traktujemy niewskazaną licencję jako zamkniętą, ponieważ niezarejestrowana licencja nie jest na którą można polegać.
Inflated 3D ConvNet— ile ma parametrów?
Nie opublikowano liczby parametrów, dlatego na tej stronie nie pojawia się żaden wskaźnik pamięci ani prędkości.
Inflated 3D ConvNet— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez DeepMind,University of Oxford, oparty na United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, organizacja sklasyfikowana jako industry,Academia.
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.