Two-stream ConvNets for action recognition
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
- University of Oxford
- Typ organizacji
- Academia
- Kraj
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Opublikowany
- 9 June 2014
- Autorzy
- Karen Simonyan, Andrew Zisserman
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Video
- Zadanie
- Video classification
- 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
- 1,289,500 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
- 8,181
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Two-Stream Convolutional Networks for Action Recognition in Videos
- Ostatnio zaktualizowane
- 25 May 2026
Co oznaczają liczby
Tło
Two-stream ConvNets for action recognition został opublikowany przez University of Oxford, w kraju zapisanym jako United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, podczas June 2014. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako academia.
Działa w dziedzinie Video, i jest zapisany jako wykonujący zadanie video classification.
Jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc można go osiągnąć tylko przez jego dostawcę. Żaden procesor graficzny tego nie zmieni.
Co poszło w budowę tego
Został wytrenowany na korpusie około 1,289,500 Tokeny tekstu.
Kryterium włączenia: highly cited.
Odpowiedzi
Two-stream ConvNets for action recognition — częste pytania
Two-stream ConvNets for action recognition— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez University of Oxford, oparty na United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, organizacja sklasyfikowana jako academia.
Two-stream ConvNets for action recognition— 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.
Two-stream ConvNets for action recognition— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Video, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie video classification. To są obszary, wokół których został zaprojektowany; opisują zamiar, a nie twardą granicę.
Two-stream ConvNets for action recognition— 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.
Two-stream ConvNets for action recognition— 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.
Two-stream ConvNets for action recognition— ile ma parametrów?
Nie opublikowano liczby parametrów, dlatego na tej stronie nie pojawia się żaden wskaźnik pamięci ani prędkości.
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.