資料介紹
軟件簡介
PyTorch3D 是一個用于處理 3D 數據的深度學習函數庫,該庫高度模塊化且經過專門優化,具備獨有的功能,旨在通過 PyTorch 簡化 3D 深度學習。PyTorch3D 為 3D 數據提供了一組常用的 3D 運算符和快速且可微分的損失函數(loss function),以及模塊化的可微分渲染 API。
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PyTorch3D 主要特性
- 用于存儲和操作三維物體的數據結構
- 可在三維物體上進行高效運算,諸如投影變換、圖卷積、采樣、損失函數等
- 可微分的三維物體渲染器
PyTorch3D 旨在與深度學習方法平穩集成,以預測和處理 3D 數據。因此,PyTorch3D 中的所有運算符:
- 使用 PyTorch 張量實現
- 可以對異構數據進行批量處理
- 可微分
- 可以利用 GPU 進行加速
案例與教程
▲?渲染紋理網格
▲?優化相機位置
示例代碼
-
安裝 PyTorch3D
conda install pytorch torchvision -c pytorch # OSX only conda install pytorch3d -c pytorch3d # all systems
-
嘗試使用一些 3D 運算符,如計算兩個網格之間的倒角損耗(?chamfer loss)
from pytorch3d.utils import ico_sphere from pytorch3d.io import load_obj from pytorch3d.structures import Meshes from pytorch3d.ops import sample_points_from_meshes from pytorch3d.loss import chamfer_distance # Use an ico_sphere mesh and load a mesh from an .obj e.g. model.obj sphere_mesh = ico_sphere(level=3) verts, faces, _ = load_obj("model.obj") test_mesh = Meshes(verts=[verts], faces=[faces.verts_idx]) # Differentiably sample 5k points from the surface of each mesh and then compute the loss. sample_sphere = sample_points_from_meshes(sphere_mesh, 5000) sample_test = sample_points_from_meshes(test_mesh, 5000) loss_chamfer, _ = chamfer_distance(sample_sphere, sample_test)
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