pytorch3d

PyTorch3D是Facebook AI Research（FAIR）推出的一个库，旨在使用PyTorch为3D计算机视觉研究提供高效、可复用的组件。它专注于3D数据的深度学习，提供一系列与PyTorch基于张量的工作流无缝集成的工具。 主要功能包括： - 用于存储和操作三角形网格的数据结构。 - 网格上的高效操作，如投影变换、图卷积、采样和损失函数。 - 可微分网格渲染器，支持基于梯度的3D场景优化。 - Implicitron，一个用于通过隐式表示进行新视角合成的模块化框架，包括NeRF（神经辐射场）的重实现。 PyTorch3D中的所有算子均使用PyTorch张量实现，支持异构数据的小批量处理，可微分，并能利用GPU加速。这使其适用于Mesh R-CNN和SynSin等研究项目。 该库包含教程，涵盖网格变形、光束法平差、纹理网格和点云渲染、相机优化以及神经辐射场拟合等主题。它还提供全面的文档和关于批处理、网格I/O和可微分渲染的深入说明。 PyTorch3D以BSD许可证发布，由FAIR计算机视觉团队积极维护。它已被用于多个研究项目，并可通过conda安装。