CUDAによる局所特徴量計算の高速化とソースコード公開 - Fixstars Tech Blog /proc/cpuinfo
このブログは、株式会社フィックスターズのエンジニアが、あらゆるテーマについて自由に書いているブログです。 はじめに こんにちは、エンジニアの高木です。 私は現在、adaskitという社内の自動運転関連のオープンソースプロジェクトに携わっており、プロジェクトの成果としてこれまでlibSGMやcuda-bundle-adjustmentなどを公開しています。 今回はVisual SLAMやSfM(Structure from Motion)で行われる局所特徴量計算について、CUDAによる高速化に取り組んだ話を紹介します。また、そのソースコードをcuda-efficient-featuresという名前でGitHubに公開しました。 fixstars/cuda-efficient-features 背景 局所特徴量計算 Visual SLAMやSfMでは、2つの視点間の相対的なカメラ姿勢を推定する
近似最近傍探索ライブラリFaissの4bit PQアルゴリズムについて、ARM CPU上での動作を60倍程度高速化しました - Fixstars Tech Blog /proc/cpuinfo
このブログは、株式会社フィックスターズのエンジニアが、あらゆるテーマについて自由に書いているブログです。 TL;DR: Issue, PR ソリューション第二事業部の今泉です。 先日東京大学の松井先生と共同でFacebook AI Research(以下FAIR)が公開している近似最近傍探索ライブラリFaissの4bit PQアルゴリズムのARM CPU(aarch64)上での動作を60倍程度高速化しました。 本稿ではまず近似最近傍探索やFaissについて軽く紹介した後、その高速化内容について解説を行います。 近似最近傍探索について まず最近傍探索とは、「複数のベクトルからなる集合 \( \mathit{Vs} \) が存在し、あるベクトル \( \boldsymbol{x} \) に対して最も近い要素 \( \boldsymbol{v} \in \mathit{Vs} \) を求める」と
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