Computational, Label, and Data Efficiency in Deep Learning for Sparse 3D Data
Seiten
2024
KIT Scientific Publishing (Verlag)
978-3-7315-1346-9 (ISBN)
KIT Scientific Publishing (Verlag)
978-3-7315-1346-9 (ISBN)
Deep learning is widely applied to sparse 3D data to perform challenging tasks, e.g., 3D object detection and semantic segmentation. However, the high performance of deep learning comes with high costs, including computational costs and the effort to capture and label data. This work investigates and improves the efficiency of deep learning for sparse 3D data to overcome the obstacles to the further development of this technology.
Erscheinungsdatum | 14.05.2024 |
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Reihe/Serie | Forschungsberichte aus der Industriellen Informationstechnik / Institut für Industrielle Informationstechnik (IIIT), Karlsruher Institut für Technologie ; 33 |
Zusatzinfo | graph. Darst. |
Sprache | englisch |
Maße | 148 x 210 mm |
Gewicht | 480 g |
Themenwelt | Technik ► Elektrotechnik / Energietechnik |
Schlagworte | 3d data • 3D-Daten • Artificial Intelligence • Deep learning • Efficiency • Effizienz • Künstliche Intelligenz |
ISBN-10 | 3-7315-1346-3 / 3731513463 |
ISBN-13 | 978-3-7315-1346-9 / 9783731513469 |
Zustand | Neuware |
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