Admin

Администратор
Команда форума
Модератор
Пользователь
Особенность нейросети — продуктивность возрастает в 10 раз, детализирование вырастает в 16 раз, а объем памяти в 100 раз.

Без названия.png


NeuralVDB - это высокопроизводительная библиотека для обучения и использования глубоких нейронных сетей на базе данных геометрических томограмм. NeuralVDB создана с использованием языка программирования Python и библиотеки PyTorch и предоставляет широкий спектр операций для работы с данными в формате VDB (Voxel Database).

Библиотека позволяет обрабатывать большой объем данных в реальном времени, благодаря оптимизации использования памяти и параллельной обработке данных на нескольких ядрах CPU и GPU. Это позволяет быстро обучать глубокие нейронные сети на больших объемах данных.

NeuralVDB включает в себя несколько моделей глубоких нейронных сетей, включая сверточные нейронные сети (CNN) и рекуррентные нейронные сети (RNN), которые могут быть использованы для классификации, сегментации, детектирования и других задач обработки геометрических томограмм.

Кроме того, NeuralVDB оснащена набором инструментов для визуализации данных и результатов обучения моделей, а также позволяет использовать предобученные модели для решения конкретных задач без необходимости проводить собственное обучение.

Таким образом, NeuralVDB является мощным инструментом для работы с геометрическими томограммами и глубокими нейронными сетями, который обеспечивает высокую производительность и точность результатов.

 
Сверху