Jonathan Swartz – NVIDIA 技術博客
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Thu, 12 Dec 2024 04:07:20 +0000
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使用深度學習框架 fVDB 根據真實的 3D 數據構建空間智能
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/building-spatial-intelligence-from-real-world-3d-data-using-deep-learning-framework-fvdb/
Mon, 29 Jul 2024 07:19:51 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=10811
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生成式物理 AI 模型可以在物理世界中理解和執行具有精細或粗運動技能的動作。了解和在物理世界的三維空間中導航需要空間智能。要在物理 AI 中實現空間智能,需要將現實世界轉換為模型可以理解的 AI 就緒型虛擬表示,以便模型能夠更好地理解和執行物理世界中的動作。 但是,根據真實數據構建空間智能需要能夠處理大規模和高分辨率現實的基礎設施。通常情況下,開發者必須拼湊不同的庫來構建空間智能框架,這種方法通常會導致錯誤和低效,從而限制虛擬環境的范圍。由于沒有統一的框架,在多個數據結構之間復制數據會引入性能瓶頸、規模受限和不必要的工作。 為了提供強大、一致的框架,以處理現實規模的物理 AI,NVIDIA 建立了 fVDB,一個為稀疏、大規模和高性能空間智能而設計的深度學習框架。 對于從事涉及大規模 3D 數據(例如通常與現實世界的模擬或測量相關的數據)的深度學習應用程序的從業者和研究人員而言,
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