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数据派THU

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没有3D卷积的3D重建方法，A100上重建一帧仅需70ms

对象存储图像处理 https github 网络安全

来源：机器之心本文约1500字，建议阅读5分钟本文来自 Niantic 和 UCL 等机构的研究者使用精心设计和训练的 2D 网络，实现了高质量的深度估计和 3D 重建。从姿态图像重建 3D 室内场景通常分为两个阶段：图像深度估计，然后是深度合并（depth merging）和表面重建（surface reconstruction）。最近，多项研究提出了一系列直接在最终 3D 体积特征空间中执行重建的方法。虽然这些方法已经获得出令人印象深刻的重建结果，但它们依赖于昂贵的 3D 卷积层，限制其在资源受限

2022-09-27

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低资源如何用深度模型？【2022新书】高效深度学习: 更快更小更好的模型，Efficient Deep Learning全面解答

深度学习文件存储对象存储

来源：专知本文约1000字，建议阅读5分钟在这本书中，我们提出了一个基本的平衡，以及实践知识，以充分赋能你继续前进。深度学习领域取得了指数级的发展，像BERT、GPT-3、ResNet等ML模型的足迹也在不断扩大。虽然它们工作得很好，但在生产中训练和部署这些大型(且不断增长的)模型是昂贵的。你可能想在智能手机上部署你的面部滤镜模型，让你的用户在他们的自拍上添加一个小狗滤镜。但它可能太大或太慢，或者您可能想提高基于云的垃圾邮件检测模型的质量，但又不想花钱购买更大的云VM来承载更精确但更大的模型。如果您的模

2022-08-29

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