qlty：处理科学成像中的大型张量
计算机视觉与模式识别
2024-08-28 v2 图像与视频处理
摘要
在科学成像领域，深度学习已成为图像分析的关键工具。然而，处理常常超过标准 GPU 内存容量的大规模体数据集时，需要在深度学习过程中特别关注。本文介绍了 qlty，一个旨在通过张量管理技术解决这些挑战的工具包。qlty 提供了针对大规模空间数据的子采样、清洗和拼接的稳健方法，使即使在资源受限的环境中也能有效进行训练和推理。
引用
@article{arxiv.2407.04920,
title = {qlty: handling large tensors in scientific imaging},
author = {Petrus Zwart},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.04920},
year = {2024}
}