MS-CNN
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
- IBM,University of California San Diego
- Typ organizacji
- Industry,Academia
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 17 September 2016
- Autorzy
- Zhaowei Cai, Quanfu Fan, Rogerio S. Feris, Nuno Vasconcelos
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Vision
- Zadanie
- Object detection
- Format numeryczny
- FP32
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
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Unknown
- Cytaty
- 1,530
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- A Unified Multi-scale Deep Convolutional Neural Network for Fast Object Detection
- Ostatnio zaktualizowane
- 1 January 2026
Co oznaczają liczby
Co to jest model?
MS-CNN został opublikowany przez IBM,University of California San Diego, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas September 2016. Kategoria, do której należy wydawca, to industry,Academia.
Działa w dziedzinie Vision, i jest zapisany jako wykonujący zadanie object detection.
Ponieważ wagi nie są dostępne, żadne z danych dotyczących sprzętu gdzie indziej na tej stronie się do niego nie odnoszą.
Odpowiedzi
MS-CNN — częste pytania
MS-CNN— 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.
MS-CNN— 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.
MS-CNN— ile ma parametrów?
Nie opublikowano liczby parametrów, dlatego na tej stronie nie pojawia się żaden wskaźnik pamięci ani prędkości.
MS-CNN— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez IBM,University of California San Diego, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry,Academia.
MS-CNN— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w September 2016. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
MS-CNN— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Vision, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie object detection. Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.
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.