• PyTorch3D 是一个用于处理 3D 数据的深度学习函数库,该库高度模块化且经过专门优化,具备独有的功能,旨在通过 PyTorch 简化 3D 深度学习。PyTorch3D 为 3D 数据提供了一组常用的 3D 运算符和快速且可微分的损失函数(loss function),以及模块化的可微分渲染 API。

    PyTorch3D主要特性是用于存储和操作三维物体的数据结构;可在三维物体上进行高效运算,诸如投影变换、图卷积、采样、损失函数等;可微分的三维物体渲染器。

    渲染是计算机图形学中的核心内容,它可将 3D 模型转换为 2D 图像。这也是在 3D 场景属性(scene properties)和 2D 图像像素之间建立桥接的常规手段。不过传统渲染引擎无法进行微分,因此它们不能被合并至深度学习工作管道中。PyTorch3D 内置模块化的可微分渲染器,能用来处理可微分的 3D 数据。

    PyTorch3D 旨在与深度学习方法平稳集成,以预测和处理 3D 数据。因此,PyTorch3D 中的所有运算符:使用 PyTorch 张量实现,可以对异构数据进行批量处理,可微分,可以利用 GPU 进行加速。

    项目地址: https://pytorch3d.org/

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