3D-модели на службе у края: сжатие интеллекта для мобильных устройств

Автор: Денис Аветисян

Новый подход позволяет переносить мощные трехмерные модели искусственного интеллекта на устройства с ограниченными ресурсами, открывая возможности для применения в реальном времени.

В статье представлена методика Foundation Model Distillation (FMD) и фреймворк Foundry для эффективной компрессии и развертывания 3D-моделей на периферийных устройствах.

Несмотря на впечатляющую производительность, масштабные предварительно обученные модели, особенно в области 3D-обработки данных, зачастую непрактичны для развертывания на периферийных устройствах. В работе ‘Foundry: Distilling 3D Foundation Models for the Edge’ представлен новый подход — Foundation Model Distillation (FMD) и фреймворк Foundry — для эффективной компрессии этих моделей, сохраняя при этом их обобщающую способность. Предложенный метод позволяет создать компактные и производительные прокси-модели, способные решать разнообразные задачи классификации и сегментации 3D-объектов с минимальными потерями в точности. Сможет ли Foundry открыть новые горизонты для применения мощных 3D-моделей в робототехнике и дополненной реальности, даже на устройствах с ограниченными ресурсами?

Преодолевая Границы: Вычислительные Затраты в 3D-Зрении

Глубокое обучение, и в особенности архитектуры, основанные на трансформерах, совершило прорыв в задачах трехмерного зрения, значительно улучшив точность распознавания и сегментации объектов. Однако, эта революция сопровождается существенными вычислительными затратами. Трансформеры, изначально разработанные для обработки последовательностей в задачах обработки естественного языка, требуют огромного количества памяти и вычислительных ресурсов при работе с трехмерными данными, представленными в виде плотных облаков точек. Сложность вычислений растет квадратично с увеличением разрешения облака точек, что делает обработку высокодетальных сцен крайне ресурсоемкой и ограничивает возможности применения этих моделей в реальном времени, например, в робототехнике или системах автономного вождения. Необходимость снижения этих затрат является ключевой задачей для дальнейшего развития и широкого внедрения передовых методов 3D-видения.

Обработка высокоразрешенных 3D-облаков точек представляет собой серьезную вычислительную задачу, требующую значительных объемов памяти и производительности. Это обусловлено экспоненциальным ростом объема данных с увеличением детализации сцены, что создает препятствия для внедрения 3D-зрения в приложения реального времени, такие как автономное вождение и робототехника. Существующие алгоритмы часто испытывают трудности при работе с большими объемами данных, что приводит к замедлению обработки и ограничению масштабируемости систем. Таким образом, разработка более эффективных методов обработки $N$-мерных данных становится ключевым фактором для расширения возможностей 3D-зрения и его применения в различных областях.

Существующие методы обработки трехмерных сцен часто сталкиваются с проблемой компромисса между точностью и вычислительной эффективностью. При работе со сложными, детализированными трехмерными данными, традиционные алгоритмы, как правило, требуют значительных вычислительных ресурсов и времени обработки, что ограничивает их применение в реальном времени. Это особенно критично для таких областей, как робототехника и автономное вождение, где требуется мгновенная реакция на окружающую среду. В связи с этим, активно разрабатываются новые подходы, направленные на оптимизацию существующих алгоритмов и создание инновационных решений, способных обеспечить высокую точность при минимальных вычислительных затратах. Особое внимание уделяется методам снижения размерности данных, разреженной обработке и использованию нейронных сетей для эффективного извлечения признаков из трехмерных данных, что позволяет существенно ускорить процесс анализа и обработки сложных сцен.

Растущий спрос на трехмерные данные в таких областях, как робототехника, дополненная и виртуальная реальность (AR/VR), а также автономное вождение, обуславливает острую необходимость в создании более эффективных конвейеров компьютерного зрения. Развитие этих технологий напрямую зависит от способности систем быстро и точно обрабатывать сложные трехмерные сцены, что требует значительных вычислительных ресурсов. Повышение эффективности обработки данных не только позволит ускорить разработку и внедрение новых приложений, но и откроет возможности для их использования в реальном времени, обеспечивая надежность и безопасность функционирования роботизированных систем и беспилотного транспорта. В связи с этим, исследования, направленные на оптимизацию 3D-конвейеров, являются ключевыми для дальнейшего прогресса в этих перспективных областях.

Foundry: Дистилляция Знаний для Эффективного 3D-Зрения

Foundry представляет собой новую структуру, разработанную для дистилляции фундаментальных моделей, специально адаптированную для Transformer-ов, работающих с 3D-облаками точек. В отличие от существующих методов, Foundry нацелена на эффективный перенос знаний от больших, предварительно обученных моделей-учителей к более компактным и производительным моделям-ученикам. Этот подход позволяет снизить вычислительные затраты и требования к памяти, делая возможным развертывание сложных 3D-моделей на устройствах с ограниченными ресурсами. Ключевой особенностью является оптимизация процесса дистилляции специально для архитектур, использующих облака точек, что позволяет достичь более высокой точности и эффективности по сравнению с общими методами дистилляции.

Метод дистилляции знаний, используемый в Foundry, предполагает передачу навыков и знаний от большой, предварительно обученной «модели-учителя» к более компактной и эффективной «модели-ученику». Этот процесс позволяет модели-ученику, обладающей меньшим количеством параметров и, следовательно, требующей меньше вычислительных ресурсов, воспроизводить производительность модели-учителя. В контексте 3D-обработки, дистилляция знаний позволяет создавать облегченные модели, способные к эффективному анализу и обработке облаков точек без значительной потери точности, что критически важно для задач, требующих обработки в реальном времени и ограниченных вычислительных ресурсов.

Ключевым нововведением Foundry является сжатие токеновых вложений с использованием “Супертокенов” — обучаемых векторов фиксированного размера, предназначенных для захвата существенной информации. Вместо использования полных векторных представлений токенов, система преобразует их в более компактные “Супертокены”, сохраняя при этом наиболее важные признаки. Этот подход позволяет значительно уменьшить размер модели и вычислительные затраты, не жертвуя при этом точностью и качеством обработки 3D данных. Обучаемые векторы фиксированного размера оптимизируются в процессе обучения модели для наиболее эффективного представления информации, содержащейся в исходных токенах.

Компрессия, реализованная в рамках Foundry, позволяет снизить вычислительные затраты до 137-178 GFLOPs и обеспечить проведение инференса с использованием всего 4.0 GB оперативной памяти. Данные показатели открывают возможность для обработки 3D данных в режиме реального времени на устройствах с ограниченными ресурсами, что критически важно для широкого спектра приложений, включая робототехнику, автономное вождение и дополненную реальность. Снижение требований к вычислительной мощности и объему памяти позволяет развертывать сложные 3D модели на периферийных устройствах и встраиваемых системах без значительных потерь в производительности.

Сжатие и Восстановление: Обучение Модели-Ученика

Процесс обучения модели-студента основан на целевой функции “Сжатие и Восстановление”, которая заставляет модель изучать сжатое представление эмбеддингов модели-учителя. Это достигается путем кодирования эмбеддингов учителя в пространство меньшей размерности, что требует от студента выявления наиболее значимых признаков и их эффективного представления. После сжатия, модель-студент должна восстановить исходные эмбеддинги учителя из сжатого представления, минимизируя потерю информации и обеспечивая соответствие поведения студента учителю. Данный подход позволяет передать знания от учителя к студенту, даже если студент имеет значительно меньшую вычислительную мощность.

Динамическая оптимизация супертокенов представляет собой процесс интеллектуального распределения емкости сжатия между наиболее информативными токенами входной последовательности. Вместо равномерного сжатия, алгоритм оценивает важность каждого токена, используя внутренние метрики, и выделяет больше ресурсов для кодирования тех, которые несут наибольший вклад в семантическое значение. Это позволяет максимизировать эффективность сжатия, сохраняя при этом критически важную информацию и минимизируя потери при последующей реконструкции. Алгоритм адаптивно корректирует распределение ресурсов в процессе обучения, обеспечивая оптимальное использование доступной емкости для каждого конкретного входного примера.

Восстановление исходных вложений учителя из сжатых SuperTokens осуществляется посредством механизма Cross-Attention Upsampling. Этот процесс использует внимание (attention) для определения наиболее релевантных SuperTokens и их комбинации, что позволяет реконструировать векторные представления, близкие к исходным вложениям учителя. Применение Cross-Attention позволяет модели динамически взвешивать вклад каждого SuperToken в процесс реконструкции, минимизируя потерю информации и обеспечивая высокую точность воссоздания исходных данных. Эффективность данного подхода заключается в способности модели фокусироваться на наиболее значимых аспектах сжатого представления, что снижает влияние шума и повышает качество реконструированных вложений.

Целевая функция “Сжатие и Восстановление”, в сочетании со специализированными модулями, обеспечивает эффективное воспроизведение поведения модели-учителя моделью-учеником. Достигается это за счет обучения модели-ученика сжатому представлению вложений (embeddings) модели-учителя, после чего происходит реконструкция исходных вложений из этого сжатого представления. Использование динамической оптимизации супертокенов позволяет эффективно распределять ресурсы и максимизировать эффективность сжатия, минимизируя потери информации при реконструкции. Таким образом, модель-ученик не просто копирует выходные данные модели-учителя, а усваивает принципы представления информации, что позволяет ей эффективно обобщать и применять знания.

Эмпирические Результаты и Приращение Производительности

В ходе всесторонних испытаний, платформа Foundry продемонстрировала передовые результаты на четырех широко известных наборах данных: ShapeNet, ModelNet40, OmniObject3D и ScanObjectNN. Полученные данные свидетельствуют о значительном превосходстве Foundry в задачах 3D-классификации и обнаружения объектов, при этом достигается существенное снижение как размера модели, так и времени, необходимого для проведения вычислений. В частности, удалось добиться значительного ускорения процесса инференса, что делает Foundry перспективным решением для приложений, требующих высокой производительности и эффективности, особенно в условиях ограниченных вычислительных ресурсов. Данные результаты подтверждают, что Foundry представляет собой прорыв в области 3D-компьютерного зрения, обеспечивая оптимальный баланс между точностью, скоростью и компактностью.

В ходе исследований, Foundry, использующая Point-JEPA в качестве модели-наставника, продемонстрировала результаты, сопоставимые или превосходящие показатели более крупных моделей в задачах классификации и обнаружения 3D-объектов. Этот подход позволил добиться высокой точности и эффективности, несмотря на значительно меньший размер модели. В частности, Foundry успешно распознает и классифицирует сложные 3D-формы, демонстрируя способность к обобщению и адаптации к различным наборам данных. Полученные результаты подтверждают, что использование Point-JEPA в качестве учителя позволяет Foundry эффективно усваивать знания и передавать их в компактную модель, что открывает новые возможности для разработки высокопроизводительных систем компьютерного зрения.

Проведенные исследования по исключению отдельных компонентов показали, что каждый элемент разработанной системы играет важную роль в достижении высокой производительности. В частности, анализ выявил синергетический эффект от совместного использования SuperTokens и целевой функции Compress-and-Reconstruct. SuperTokens, позволяющие эффективно кодировать и хранить информацию о форме объектов, в сочетании с Compress-and-Reconstruct, стимулирующей создание компактных и информативных представлений, значительно улучшают результаты в задачах классификации и обнаружения трехмерных объектов. Это подтверждается тем, что удаление любого из этих компонентов приводит к заметному снижению точности, что указывает на их взаимодополняемость и важность для общей эффективности системы.

Представленные результаты демонстрируют значительное повышение эффективности системы Foundry. В ходе экспериментов удалось снизить вычислительную нагрузку при прямом проходе (forward-pass) до $137-178$ GFLOPs, что сопровождается уменьшением времени задержки до $0.05-0.06$ секунд, в то время как базовая модель демонстрирует задержку в $0.09$ секунд. Более того, Foundry достигает высокой точности в задачах распознавания 3D-моделей: $91.8\%$ на датасете ModelNet40 при использовании всего одного SuperToken в условиях 10-shot обучения и $89.95\%$ на ShapeNet55. Данные показатели подтверждают возможность создания компактных и быстрых моделей для работы с 3D-данными без существенной потери в качестве распознавания.

Перспективы и Расширение Горизонтов

В дальнейшем, исследования будут направлены на расширение возможностей Foundry для обработки значительно более масштабных и сложных трехмерных сцен. Для достижения этой цели планируется внедрение передовых методов сэмплирования, в частности, алгоритма Farthest Point Sampling. Данный подход позволяет эффективно выбирать репрезентативные точки в пространстве, снижая вычислительную нагрузку без потери точности реконструкции. Оптимизация процесса сэмплирования критически важна для масштабируемости системы и позволит Foundry успешно справляться с задачами, требующими обработки огромных объемов данных, таких как создание детализированных цифровых моделей городов или реконструкция сложных промышленных объектов. Успешная реализация этих технологий откроет новые перспективы для применения Foundry в различных областях, включая робототехнику, автономное вождение и виртуальную реальность.

В настоящее время активно исследуется применение стратегий объединения токенов для снижения вычислительных затрат без потери точности. Данный подход предполагает слияние схожих токенов в единые представления, что позволяет уменьшить объем обрабатываемых данных и, следовательно, ускорить процесс обработки трехмерных сцен. Предварительные исследования демонстрируют, что грамотное применение данных стратегий позволяет значительно оптимизировать производительность алгоритмов, сохраняя при этом высокую точность реконструкции и анализа. Особое внимание уделяется разработке адаптивных методов объединения токенов, которые динамически регулируют степень слияния в зависимости от сложности и детализации сцены, обеспечивая оптимальный баланс между скоростью и качеством. Подобные разработки открывают перспективы для развертывания сложных 3D-систем на ресурсоограниченных платформах и расширяют возможности применения технологий компьютерного зрения в реальном времени.

Расширение возможностей Foundry для обработки данных, представленных в форматах сеток и вокселей, является перспективным направлением исследований, способным значительно расширить сферу его применения. В настоящее время Foundry преимущественно работает с облаками точек, однако переход к более сложным геометрическим представлениям позволит решать широкий круг задач, таких как реконструкция объектов, анализ поверхностей и моделирование сложных сцен. Адаптация алгоритмов к новым модальностям потребует разработки специализированных методов обработки и оптимизации, учитывающих особенности каждого формата. Успешная реализация данного направления позволит использовать Foundry в областях, требующих детального геометрического моделирования, например, в робототехнике, компьютерной графике и виртуальной реальности, что существенно повысит его значимость и влияние на развитие 3D-зрения.

Предполагается, что Foundry станет ключевым элементом будущих конвейеров компьютерного зрения, открывая возможности для развертывания интеллектуальных систем в самых разнообразных областях. Разработчики видят потенциал в интеграции Foundry с автономными транспортными средствами, робототехникой, дополненной и виртуальной реальностью, а также в медицинских приложениях, где точное 3D-восприятие играет решающую роль. В перспективе, благодаря Foundry, станет возможным создание более надежных и эффективных систем, способных понимать и взаимодействовать с окружающим миром на качественно новом уровне, что значительно расширит горизонты применения искусственного интеллекта в реальных задачах и позволит решать сложные проблемы, требующие глубокого пространственного понимания.

Исследование, представленное в данной работе, акцентирует внимание на необходимости адаптации мощных 3D-моделей к ограничениям вычислительных ресурсов периферийных устройств. Подход, основанный на дистилляции знаний (Foundation Model Distillation — FMD), позволяет создавать эффективные прокси-модели, сохраняя при этом их обобщающую способность. Как отмечал Дэвид Марр: «Понимание системы — это исследование её закономерностей». Этот принцип находит отражение в стремлении авторов выделить ключевые представления из больших моделей и перенести их в более компактные, сохраняя тем самым способность к обобщению и адаптации к новым данным. Предложенный фреймворк Foundry, таким образом, представляет собой инструмент для изучения и воспроизведения этих закономерностей в 3D-пространстве.

Куда же дальше?

Представленная работа, несомненно, открывает новые горизонты в области сжатия трехмерных моделей, однако стоит признать, что истинное понимание возможностей дистилляции знаний (FMD) лежит за пределами текущего исследования. Успешное применение Foundry демонстрирует потенциал переноса знаний с масштабных моделей на устройства с ограниченными ресурсами, но вопрос о сохранении тонких нюансов представления данных остается открытым. Каждое отклонение от идеальной точности — это не ошибка, а возможность выявить скрытые зависимости между исходной моделью и её дистиллированным аналогом.

В дальнейшем представляется важным исследовать устойчивость полученных «SuperTokens» к различным типам шумов и искажениям в данных. Поиск оптимальных стратегий самообучения, позволяющих Foundry адаптироваться к новым, непредсказуемым сценариям, представляется не менее важной задачей. Нельзя исключать, что пределы эффективности FMD кроются не в усовершенствовании алгоритмов дистилляции, а в переосмыслении самой концепции «общего представления» в трехмерном пространстве.

По сути, Foundry — это лишь первый шаг на пути к созданию действительно «умных» трехмерных моделей, способных адаптироваться и учиться непосредственно на периферийных устройствах. Истинный прогресс, вероятно, будет достигнут тогда, когда мы научимся не просто сжимать модели, а создавать принципиально новые, более эффективные способы представления и обработки трехмерных данных.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.20721.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-30 18:55

🚀 Квантовые новости