3D点群CVAEのMLPデコーダ中間層を拡張した結果、モデルサイズが3GBに肥大化。エッジ環境へのデプロイを見据え、パラメータ効率と推論速度の観点から、このような構成の限界と今後の改善方針を考察する。
巨大MLPの3GB肥大化を解決：3D点群CVAEにおけるSet Attention（SAB）採用と、CAD化を見据えた幾何精度検証
編集メモ: エッジデバイスへのAI実装ではモデルの巨大化が課題となるため、SAB等の軽量化技術や構造最適化によるパラメータ効率の改善が不可欠です。
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