Об этом проекте

PyTorch3D — это библиотека от Facebook AI Research (FAIR), предназначенная для предоставления эффективных, переиспользуемых компонентов для исследований в области 3D-компьютерного зрения с использованием PyTorch. Она фокусируется на глубоком обучении с 3D-данными, предлагая ряд инструментов, которые плавно интегрируются с тензорными рабочими процессами PyTorch. Ключевые особенности включают: - Структуру данных для хранения и манипулирования треугольными мешами. - Эффективные операции над мешами, такие как проективные преобразования, графовая свертка, сэмплирование и функции потерь. - Дифференцируемый рендерер мешей, обеспечивающий градиентную оптимизацию 3D-сцен. - Implicitron — модульную структуру для синтеза новых видов через неявные представления, включая повторную реализацию NeRF (Neural Radiance Fields). Все операторы в PyTorch3D реализованы с использованием тензоров PyTorch, поддерживают мини-пакеты гетерогенных данных, дифференцируемы и могут использовать ускорение GPU. Это делает библиотеку подходящей для исследовательских проектов, таких как Mesh R-CNN и SynSin. Библиотека включает учебные пособия, охватывающие такие темы, как деформация мешей, пакетная оптимизация (bundle adjustment), рендеринг текстурированных мешей и облаков точек, оптимизация камеры и подгонка нейросетевых полей излучения. Также предоставляется исчерпывающая документация и подробные заметки о пакетной обработке, вводе-выводе мешей и дифференцируемом рендеринге. PyTorch3D выпущена под лицензией BSD и активно поддерживается командой компьютерного зрения FAIR. Она использовалась в различных исследовательских проектах и доступна для установки через conda.