Multiscale deformable part model
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
- UC Irvine,University of Chicago,Toyota Technological Institute at Chicago
- Typ organizacji
- Academia,Academia,Academia
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 23 June 2008
- Autorzy
- Pedro Felzenszwalb, David McAllester, Deva Ramanan
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Vision
- Zadanie
- Object detection
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
- 3,095
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- A discriminatively trained, multiscale, deformable part model
- Ostatnio zaktualizowane
- 1 January 2026
Co oznaczają liczby
Tło
Multiscale deformable part model został opublikowany przez UC Irvine,University of Chicago,Toyota Technological Institute at Chicago, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas June 2008. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako academia,Academia,Academia.
Działa w dziedzinie Vision, i jest zapisany jako wykonujący zadanie object detection.
Jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc można go osiągnąć tylko przez jego dostawcę. Żaden procesor graficzny tego nie zmieni.
Odpowiedzi
Multiscale deformable part model — częste pytania
Multiscale deformable part model— 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.
Multiscale deformable part model— ile ma parametrów?
Nie opublikowano liczby parametrów, dlatego na tej stronie nie pojawia się żaden wskaźnik pamięci ani prędkości.
Multiscale deformable part model— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez UC Irvine,University of Chicago,Toyota Technological Institute at Chicago, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako academia,Academia,Academia.
Multiscale deformable part model— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w June 2008. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
Multiscale deformable part model— 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.
Multiscale deformable part model— 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.