pytorch3d

O PyTorch3D é uma biblioteca da Facebook AI Research (FAIR) projetada para fornecer componentes eficientes e reutilizáveis para pesquisa em visão computacional 3D usando PyTorch. Ele se concentra no aprendizado profundo com dados 3D, oferecendo uma variedade de ferramentas que se integram perfeitamente aos fluxos de trabalho baseados em tensores do PyTorch. Os principais recursos incluem: - Uma estrutura de dados para armazenar e manipular malhas triangulares. - Operações eficientes em malhas, como transformações projetivas, convolução em grafos, amostragem e funções de perda. - Um renderizador de malhas diferenciável, permitindo otimização baseada em gradientes de cenas 3D. - Implicitron, uma estrutura modular para síntese de novas visualizações por meio de representações implícitas, incluindo uma reimplementação do NeRF (Neural Radiance Fields). Todos os operadores no PyTorch3D são implementados usando tensores do PyTorch, suportam minilotes de dados heterogêneos, são diferenciáveis e podem aproveitar a aceleração por GPU. Isso o torna adequado para projetos de pesquisa como Mesh R-CNN e SynSin. A biblioteca inclui tutoriais cobrindo tópicos como deformação de malhas, ajuste de feixes, renderização de malhas texturizadas e nuvens de pontos, otimização de câmeras e ajuste de campos de radiância neural. Também fornece documentação abrangente e notas detalhadas sobre agrupamento em lotes, entrada/saída de malhas e renderização diferenciável. O PyTorch3D é lançado sob a Licença BSD e é mantido ativamente pela Equipe de Visão Computacional da FAIR. Ele foi usado em vários projetos de pesquisa e está disponível via conda para instalação.