Fugu-MT 論文翻訳(概要): Fast Sparse 3D Convolution Network with VDB

論文の概要: Fast Sparse 3D Convolution Network with VDB

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.02762v2
Date: Wed, 15 Nov 2023 04:38:09 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-11-16 19:24:51.630448
Title: Fast Sparse 3D Convolution Network with VDB
Title（参考訳）: VDBを用いた高速スパース3次元畳み込みネットワーク
Authors: Fangjun Zhou, Anyong Mao, Eftychios Sifakis
Abstract要約: スパース3次元データ推論に最適化された新しい畳み込みニューラルネットワークの実装を提案する。この実装では、データ構造としてNanoVDBを使用してスパーステンソルを格納する。このアーキテクチャは,高解像度3次元オブジェクト分類ネットワーク上での最先端の高密度CNNモデルよりも約20倍高速であることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.834312349049142
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We proposed a new Convolution Neural Network implementation optimized for sparse 3D data inference. This implementation uses NanoVDB as the data structure to store the sparse tensor. It leaves a relatively small memory footprint while maintaining high performance. We demonstrate that this architecture is around 20 times faster than the state-of-the-art dense CNN model on a high-resolution 3D object classification network.
Abstract（参考訳）: スパース3次元データ推論に最適化された新しい畳み込みニューラルネットワークの実装を提案する。この実装では、データ構造としてNanoVDBを使用してスパーステンソルを格納する。パフォーマンスを維持しながら、メモリフットプリントが比較的小さい。このアーキテクチャは高分解能3dオブジェクト分類ネットワーク上の最先端のcnnモデルよりも約20倍高速であることを示す。

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