عن المشروع

PyTorch3D هي مكتبة من فريق أبحاث الذكاء الاصطناعي في فيسبوك (FAIR) مصممة لتوفير مكونات فعالة وقابلة لإعادة الاستخدام لأبحاث الرؤية الحاسوبية ثلاثية الأبعاد باستخدام PyTorch. تركز على التعلم العميق مع البيانات ثلاثية الأبعاد، وتقدم مجموعة من الأدوات التي تتكامل بسلاسة مع سير عمل PyTorch القائم على المصفوفات. تشمل الميزات الرئيسية: - بنية بيانات لتخزين ومعالجة شبكات المثلثات. - عمليات فعالة على الشبكات، مثل التحويلات الإسقاطية، والالتفاف البياني، وأخذ العينات، ودوال الخسارة. - مُصيّر شبكات تفاضلي، مما يمكن من التحسين القائم على التدرج للمشاهد ثلاثية الأبعاد. - إمبليسيترون، إطار عمل معياري لتوليف العرض الجديد عبر التمثيلات الضمنية، بما في ذلك إعادة تنفيذ NeRF (حقول الإشعاع العصبية). جميع العوامل في PyTorch3D منفذة باستخدام مصفوفات PyTorch، وتدعم دفعات صغيرة من البيانات غير المتجانسة، وهي قابلة للتفاضل، ويمكنها الاستفادة من تسريع وحدة معالجة الرسومات. هذا يجعلها مناسبة لمشاريع بحثية مثل Mesh R-CNN وSynSin. تتضمن المكتبة دروسًا تعليمية تغطي موضوعات مثل تشويه الشبكات، وضبط الحزمة، وتصيير الشبكات المزخرفة ونقاط السحابة، وتحسين الكاميرا، وملاءمة حقول الإشعاع العصبية. كما توفر وثائق شاملة وملاحظات متعمقة حول التجميع، وإدخال/إخراج الشبكات، والتصيير التفاضلي. PyTorch3D مُصدرة تحت رخصة BSD وتُصان بنشاط من قبل فريق الرؤية الحاسوبية في FAIR. تم استخدامها في مشاريع بحثية متنوعة ومتاحة عبر conda للتثبيت.