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
- 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
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
案例与教程
▲ 渲染纹理网格
▲ 优化相机位置
示例代码
- 安装 PyTorch3D
conda install pytorch torchvision -c pytorch # OSX only conda install pytorch3d -c pytorch3d # all systems - 尝试使用一些 3D 运算符，如计算两个网格之间的倒角损耗（ chamfer loss）
from pytorch3d.utils import ico_sphere from pytorch3d.io import load_obj from pytorch3d.structures import Meshes from pytorch3d.ops import sample_points_from_meshes from pytorch3d.loss import chamfer_distance # Use an ico_sphere mesh and load a mesh from an .obj e.g. model.obj sphere_mesh = ico_sphere(level=3) verts, faces, _ = load_obj("model.obj") test_mesh = Meshes(verts=[verts], faces=[faces.verts_idx]) # Differentiably sample 5k points from the surface of each mesh and then compute the loss. sample_sphere = sample_points_from_meshes(sphere_mesh, 5000) sample_test = sample_points_from_meshes(test_mesh, 5000) loss_chamfer, _ = chamfer_distance(sample_sphere, sample_test)
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pytorch3d.ops是pytorch提供的一些关于3d数据，即计算机图形学的一些运算的包。 1.pytorch3d.ops.ball_query（） pytorch3d.ops.ball_query(p1: torch.Tensor, p2: torch.Tensor, lengths1: Optional[torch.Tensor] = None, lengths2: Optional[t
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最近为了安装pytorch3d，折腾了两天，足足两天！ 要注意，安装pytorch3d之前，必须先安装pytorch torchvision Pytorch3d官方 是建议用conda install的方式来安装，也可以用pip来安装： pip install PyTorch torchvision -c pytorch-nightly 1.首先说一下MacOS M1 芯片安装情况，刚开始使用的是
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先安装pytorch等依赖，参照官方安装文档中的Requirements 1、git源码 git clone https://github.com/facebookresearch/pytorch3d.git 2、打开visual studio的命令行工具 参考路径：C:\ProgramData\Microsoft\Windows\Start Menu\Programs\Visual Studio
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0.缘由 重新安装pytorch3d的时候，踩了超多坑，特此总结一下自己的安装，希望能对大家有帮助。 弱弱地吐槽一下，这段时间用Windows+子系统，比用Ubuntu舒服多了，毕竟没事还能打打游戏哈哈哈哈。 1.安装pytorch Linux子系统下安装 安装、激活、删除conda环境可以参考这篇blog； 在pytorch官网中的Previous PyTorch Versions页面能找到安装
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目录 Windows下载安装 1.下载pytorch3d到本地， 2. 进入vs命令行： 安装方式1：python setup.py install
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按照官网的install.md安装但是会遇到各种各样的问题,问题不做赘述直接附一套必成功的流程: 一. conda镜像源设置, 直接通过更改 ~/.condarc修改 (已有环境源的最好全删掉重新按照这个配置,不然不保证必成功) channels: - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/ - https://
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记录一下安装版本合适的pytorch、pytorch3d的方法 首先新建一个conda环境，进入新环境 输入nvidia-smi查看服务器的版本号： nvidia-smi 在pytorch官网查看适配于服务器的pytorch版本： Start Locally | PyTorch 以我的服务器为例，cuda版本是11.5，pytorch给了cuda为11.3，11.6的选项，考虑到版本向下兼容，采
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Meshes 读取 Meshes对象表示a batch of triangulated meshes,它是PyTorch3D的大部分功能的核心。并不要求一个batch中的网格的顶点或面的数量必须一致。Meshes对象可以存储与网格有关的其他信息，例如面的法线、面积和纹理。 两种常见的存储单个网格的文件格式是".obj "和".ply "文件 Meshes 是 PyTorch3D 中提供的一种独特的
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主要内容 课程列表 专项课程学习 辅助课程 论文专区 课程列表 课程 机构 参考书 Notes等其他资料 卷积神经网络视觉识别 Stanford 暂无 链接 神经网络 Tweet 暂无 链接 深度学习用于自然语言处理 Stanford 暂无 链接 自然语言处理 Speech and Language Processing 链接 专项课程学习 下述的课程都是公认的最好的在线学习资料，侧重点不同，但推
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Google Cloud Platform 推出了一个 Learn TensorFlow and deep learning, without a Ph.D. 的教程，介绍了如何基于 Tensorflow 实现 CNN 和 RNN，链接在 这里。 Youtube Slide1 Slide2 Sample Code
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现在开始学深度学习。在这部分讲义中，我们要简单介绍神经网络，讨论一下向量化以及利用反向传播(backpropagation)来训练神经网络。 1 神经网络(Neural Networks) 我们将慢慢的从一个小问题开始一步一步的构建一个神经网络。回忆一下本课程最开始的时就见到的那个房价预测问题：给定房屋的面积，我们要预测其价格。 在之前的章节中，我们学到的方法是在数据图像中拟合一条直线。现在咱们不
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