Computational, Label, and Data Efficiency in Deep Learning for Sparse 3D Data

Học sâu được áp dụng rộng rãi cho dữ liệu 3D thưa thớt để thực hiện các nhiệm vụ đầy thách thức, ví dụ: phát hiện đối tượng 3D và phân đoạn ngữ nghĩa. Tuy nhiên, hiệu suất cao của học sâu đi kèm với chi phí cao, bao gồm chi phí tính toán và nỗ lực thu thập và gắn nhãn dữ liệu.

Thứ Tư, 15:12 02/04/2025

Tags: Sách Thư viện Đại học Công nghiệp Hà Nội OER Tài nguyên giáo dục mở Công nghệ thông tin Computational Label Data Efficiency in Deep Learning for Sparse 3D Data.

» The numeral system of Proto-Niger-Congo: A step-by-step reconstruction (12/09/2025)

» Sound change, priming, salience: Producing and perceiving variation in Liverpool English (12/09/2025)

» Matteo Ricci and the Missionary Role in the Evolution of Chinese Lexicon (12/09/2025)

» Paths to Sustainable Energy (12/09/2025)

» Sustainable Development: Energy, Engineering and Technologies - Manufacturing and Environment (12/09/2025)

» Whole-Body Affordances for Humanoid Robots: A Computational Approach (02/04/2025)

» Twining: Critical and Creative Approaches to Hypertext Narratives (02/04/2025)

» Climate Change in an Era of Climate Change (02/04/2025)

» Atomistic Simulation of Anistropic Crystal Structures at Nanoscale (02/04/2025)

» Blood Groups: More than Inheritance of Antigenic Substances (02/04/2025)

GIỚI THIỆU SÁCH

Các bài đã đăng

Tin tiêu điểm

Các bài đã đăng

Tags