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電子發燒友網>電子資料下載>電子資料>PyTorch3D 3D深度學習函數庫

PyTorch3D 3D深度學習函數庫

2022-06-21 | zip | 28.79 MB | 次下載 | 2積分

資料介紹

授權協議 BSD
開發語言 C/C++ Python JavaScript SHELL
操作系統 跨平臺
軟件類型 開源軟件

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

?

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

▲?將球體網格變形為海豚

▲?渲染紋理網格

▲?優化相機位置

示例代碼

  1. 安裝 PyTorch3D
    conda install pytorch torchvision -c pytorch  # OSX only
    conda install pytorch3d -c pytorch3d  # all systems
    
  2. 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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