TSN
Brak szacunków
Brak wymagań sprzętowych dla tego modelu
Wagi tego modelu nie zostały opublikowane, dlatego nie można ich pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie w żadnym rozmiarze. Jest dostępny wyłącznie poprzez jego dostawcę, a żadna karta graficzna tego nie zmieni.
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
- ETH Zurich,Shenzhen Institute of Advanced Technology,Chinese University of Hong Kong (CUHK)
- Typ organizacji
- Academia,Academia
- Kraj
- Switzerland, China, Hong Kong
- Opublikowane
- 17 September 2016
- Autorzy
- Limin Wang, Yuanjun Xiong, Zhe Wang, Yu Qiao, Dahua Lin, Xiaoou Tang, Luc Van Gool
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może zawierać kilka z każdej.
- Domena
- Video
- Zadanie
- Action recognition
- Numerical format
- FP32
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
- 9,240 tokens
Jak jest klasyfikowane
Etykiety stosowane przez źródłowy zbiór danych podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest w danym wpisie.
- Zaufanie do nagrania
- Unknown
- Cytacje
- 4,113
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Temporal Segment Networks: Towards Good Practices for Deep Action Recognition
- Ostatnia aktualizacja
- 1 January 2026
Co oznaczają liczby
O tym modelu
TSN was published by ETH Zurich,Shenzhen Institute of Advanced Technology,Chinese University of Hong Kong (CUHK), in Switzerland, in September 2016. academia,Academia is the category the publisher falls under.
It works in Video, and is recorded as doing action recognition.
Jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc można go osiągnąć tylko przez jego dostawcę. Żadna karta graficzna tego nie zmieni.
Training and provenance
The training set ran to roughly 9,240 tokens.
Odpowiedzi
TSN — Często zadawane pytania
What GPU do I need to run TSN?
None. TSN is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is TSN open source?
The licensing for TSN was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.
How many parameters does TSN have?
No parameter count has been published for TSN, which is why no memory or speed figure appears on this page.
Who created TSN?
TSN was published by ETH Zurich,Shenzhen Institute of Advanced Technology,Chinese University of Hong Kong (CUHK), based in Switzerland, categorised as academia,Academia.
When was TSN released?
TSN was published in September 2016. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is TSN used for?
TSN works in Video, and is recorded as handling action recognition. These are the areas it was designed around; they describe intent rather than a hard boundary.
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..