DeepFace
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
- Tel Aviv University,Facebook
- Typ organizacji
- Academia,Industry
- Kraj
- Israel, United States of America
- Opublikowany
- 23 June 2014
- Autorzy
- Y Taigman, M Yang, MA Ranzato
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Vision
- Zadanie
- Face verification
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
- 4,400,000 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
- 6,398
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- DeepFace: Closing the Gap to Human-Level Performance in Face Verification
- Ostatnio zaktualizowane
- 1 January 2026
Co oznaczają liczby
Co to jest model?
DeepFace został opublikowany przez Tel Aviv University,Facebook, w kraju zapisanym jako Israel, podczas June 2014. Kategoria, do której należy wydawca, to academia,Industry.
Działa w dziedzinie Vision, i jest zapisany jako wykonujący zadanie face verification.
To jest model zamknięty: wytrenowane wartości pozostały u tego, kto je wyprodukował, a lokalna wersja do uruchomienia nie istnieje.
Co poszło w budowę tego
Zbiór treningowy trwał około 4,400,000 Tokeny tekstu.
Powód, dla którego w ogóle pojawia się w tym katalogu: highly cited.
Odpowiedzi
DeepFace — częste pytania
DeepFace— 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.
DeepFace— ile ma parametrów?
Nie opublikowano liczby parametrów, dlatego na tej stronie nie pojawia się żaden wskaźnik pamięci ani prędkości.
DeepFace— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Tel Aviv University,Facebook, oparty na Israel, organizacja sklasyfikowana jako academia,Industry.
DeepFace— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w June 2014. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
DeepFace— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Vision, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie face verification. To są obszary, wokół których został zaprojektowany; opisują zamiar, a nie twardą granicę.
DeepFace— 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.
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.