Unsupervised Scale-Invariant Learning
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
- 18 June 2003
- Autorzy
- R Fergus, P Perona, A Zisserman
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Vision
- Zadanie
- Image classification
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 0.5K
- Dane treningowe
- 400 tokens
See Table 1
See Table 2 and Figure 1. There are 7 datasets, each with 200-800 of pictures. I pick 500 as the avg number of pictures
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Cytaty
- 2,970
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Object Class Recognition by Unsupervised Scale-Invariant Learning
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
O tym modelu
Unsupervised Scale-Invariant Learning został opublikowany przez University of Oxford, w kraju zapisanym jako United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, podczas June 2003. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako academia.
Działa w dziedzinie Vision, i jest zapisany jako wykonujący zadanie image classification.
To jest model zamknięty: wytrenowane wartości pozostały u tego, kto je wyprodukował, a lokalna wersja do uruchomienia nie istnieje.
Szkolenie i pochodzenie
Zbiór treningowy trwał około 400 Tokeny tekstu.
Odpowiedzi
Unsupervised Scale-Invariant Learning — częste pytania
Unsupervised Scale-Invariant Learning— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Vision, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie image classification. Model może obsługiwać kilka z każdego, więc to są obszary, dla których został zbudowany, a nie ograniczenie tego, co będzie próbował.
Unsupervised Scale-Invariant Learning— 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.
Unsupervised Scale-Invariant Learning— 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.
Unsupervised Scale-Invariant Learning— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 0.5K. See Table 1. Ta liczba to całkowita, i to ona decyduje o tym, ile pamięci potrzebuje model — mniej więcej pół gigabajta na miliard przy kompresji, którą używa większość ludzi.
Unsupervised Scale-Invariant Learning— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez University of Oxford, oparty na United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, organizacja sklasyfikowana jako academia.
Unsupervised Scale-Invariant Learning— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w June 2003. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
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.