⚡️ SpatialLM-Llama-1B от Manycore Research – это 3D модель, предназначенная для обработки 3D облаков точек и генерации структурированных представлений 3D сцен.

📌 Обработка 3D данных:
Модель способна интерпретировать неструктурированные 3D данные, полученные из различных источников (например, монохромных видеопоследовательностей, RGBD изображений, LiDAR-сенсоров), и преобразовывать их в понятные архитектурные элементы (стены, двери, окна) и ориентированные ограничивающие рамки объектов с семантической категоризацией. Это позволяет создавать высокоуровневые семантические описания сложных сцен.

📌 Мультимодальный подход:
Проект объединяет различные типы входных данных, что значительно расширяет возможности анализа и интерпретации пространственных данных. Это делает модель полезной для приложений в робототехнике, автономной навигации и других задачах, связанных с 3D анализом.

📌 Технические детали:
Основана на модели Llama3.2-1B-Instruct, что обеспечивает высокий уровень генерации текста и семантического понимания.
Модель имеет 1.25 млрд параметров и использует современные библиотеки, такие как TorchSparse, для эффективной работы с разреженными данными.
Проект включает инструменты для визуализации результатов и оценки качества работы модели с использованием специального тестового набора SpatialLM-Testset.
Практическая применимость:
SpatialLM-Llama-1B может быть использована для автоматизации анализа 3D сцен, что особенно актуально в областях, требующих точного пространственного понимания, например, при создании цифровых двойников зданий, в архитектуре, а также в системах автономного управления.

https://huggingface.co/manycore-research/SpatialLM-Llama-1B

#SpatialLM #ml #ai

🔥 SpatialLM – это новый инструмент, представляющий собой 3D крупномасштабную языковую модель, разработанную для обработки точечных облаков и генерации структурированных 3D представлений.

Он сочетает в себе возможности обработки неструктурированных 3D геометрических данных с высокоуровневым семантическим пониманием, что открывает новые возможности для разработки в различных областях.

▪ Обработка 3D данных: SpatialLM способен анализировать точечные облака, полученные из монокулярных видео, RGBD изображений и LiDAR-датчиков, что делает его универсальным инструментом для работы с данными из разных источников.
▪ Структурированное представление сцен: Модель генерирует подробные 3D описания, включая распознавание архитектурных элементов (стены, двери, окна) и создание ориентированных ограничивающих рамок для объектов.
▪ Преимущества перед аналогами: В отличие от других методов, требующих специализированного оборудования для сбора данных, SpatialLM работает с широким спектром входных данных, что значительно снижает порог входа для разработчиков.
▪ Полезность для разработчиков: Интеграция SpatialLM позволяет ускорить разработку приложений в таких сферах, как робототехника, автономное вождение и анализ 3D сцен, благодаря возможности быстро и точно интерпретировать сложные пространственные данные.
▪ Современные технологии: Основанный на передовых языковых моделях (например, Llama и Qwen) и использующий SceneScript и TorchSparse, SpatialLM обеспечивает высокую производительность и точность, что делает его конкурентоспособным решением на рынке.
▪ Открытый исходный код: Благодаря открытости проекта, разработчики могут свободно адаптировать и улучшать SpatialLM под специфические задачи, что стимулирует инновации и развитие новых стартапов.

SpatialLM демонстрирует, как современные подходы к обработке 3D данных и глубокое обучение могут быть объединены для создания мощных инструментов, способных значительно расширить возможности современных приложений. Этот инструмент уже сегодня помогает разработчикам реализовывать сложные проекты, требующие точного пространственного понимания, и имеет все шансы стать важной частью экосистемы разработки в ближайшем будущем.

▪Project manycore-research.github.io/SpatialLM/
▪Code github.com/manycore-research/SpatialLM
▪Models https://huggingface.co/manycore-research

🔥 Пошаговый гайд создания системы автоматического распознавания речи с помощью PyTorch и Hugging Face

С эти гайдом вы сможете:
- Загружать и обрабатывать речь данные
- Настраивать предварительно обученную модель Wav2Vec2
- Оценивать производительность модели с помощью коэффициента ошибок слов (WER)
- Развертывать модель для перевода речи в текст в режиме реального времени

🔗 Читать