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用于3D深度学习的函式库PyTorch3D对外开源

2020-02-12 16:25:33编辑:上上定制浏览量:42

可将PyTorch用于3D深度学习的函式库PyTorch3D对外开源,PyTorch3D经高度模组化以及最佳化,内含常用的3D运算子与损失函式,还有模组化微分渲染API,可让开发者处理可微分的3D资料,并且马上将这些功能加入到当前的深度学习系统中。

用于3D深度学习的函式库PyTorch3D对外开源

3D理解在人工智慧系统与真实世界互动上,扮演一个重要的角色,包括让机器人可以在物理空间中导航,也能用来改善虚拟实境的体验,甚至是辨识被遮挡的物体。脸书提到,跟2D理解相比,之所以深度学习技术较少用于3D理解,是因为要将神经网路与3D资料搭配使用非常複杂,需要有更多的记忆体与运算需求,不像2D图像可以简单地用张量表示,在缺乏可使用的工具与资源,许多传统图形运算子不可微分,都是3D深度学习发展受到限制的原因。


为此脸书建置了PyTorch3D函式库以推动3D深度学习研究,与PyTorch专为2D辨识最佳化的函式库类似,PyTorch3D提供了3D运算子与损失函式,可最佳化批次训练与预测能力。为了简化3D模型批次处理的複杂度,脸书创建了Meshes格式,这是一种专为深度学习应用程式设计,用于批次处理的异构网格模型资料结构。这种资料结构可以让研究人员以最有效率的资料表示法,将基础网格模型资料,快速转换成不同的视图以配对运算子,也就是说,PyTorch3D让开发者可以灵活地切换不同视图,并且存取不同的网格属性。


渲染是3D模型转换成2D图像的计算机图学核心,这是桥接3D场景属性和2D图像画素的方法,但由于传统的渲染引擎无法微分,因此不能合併进深度学习工作管线,为此,脸书在PyTorch3D中放入了高效能的模组化微分渲染器,这个实作由可组合的单元构成,让开发者可以简单地扩充渲染器,以支援自定义光照或是著色效果。

标签: PyTorch PyTorch3D

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