TSN
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
- ETH Zurich,Shenzhen Institute of Advanced Technology,Chinese University of Hong Kong (CUHK)
- Typ organizacji
- Academia,Academia
- Kraj
- Switzerland, China, Hong Kong
- Opublikowany
- 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 mieć kilka z każdego.
- Domena
- Video
- Zadanie
- Action recognition
- 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
- 9,240 tokens
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Unknown
- Cytaty
- 4,113
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Temporal Segment Networks: Towards Good Practices for Deep Action Recognition
- Ostatnio zaktualizowane
- 1 January 2026
Co oznaczają liczby
O tym modelu
TSN został opublikowany przez ETH Zurich,Shenzhen Institute of Advanced Technology,Chinese University of Hong Kong (CUHK), w kraju zapisanym jako Switzerland, podczas September 2016. Kategoria, do której należy wydawca, to academia,Academia.
Działa w dziedzinie Video, i jest zapisany jako wykonujący zadanie action recognition.
Jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc można go osiągnąć tylko przez jego dostawcę. Żaden procesor graficzny tego nie zmieni.
Szkolenie i pochodzenie
Zbiór treningowy trwał około 9,240 Tokeny tekstu.
Odpowiedzi
TSN — częste pytania
TSN— 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.
TSN— 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.
TSN— ile ma parametrów?
Nie opublikowano liczby parametrów, dlatego na tej stronie nie pojawia się żaden wskaźnik pamięci ani prędkości.
TSN— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez ETH Zurich,Shenzhen Institute of Advanced Technology,Chinese University of Hong Kong (CUHK), oparty na Switzerland, organizacja sklasyfikowana jako academia,Academia.
TSN— 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.
TSN— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Video, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie action recognition. To są obszary, wokół których został zaprojektowany; opisują zamiar, a nie twardą granicę.
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.