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AI + 3D!英伟达开源3D深度学习框架Kaolin

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3D计算机视觉在医学影像、自动驾驶、机器人深度感知、视频游戏、虚拟和增强现实中有重要应用。

近日,英伟达新开源了kaolin深度学习框架,旨在加速3D计算机视觉的研究。其基于PyTorch实现,包括主流3D视觉数据表示的读取和3D计算机视觉的可微分模块。将大大降低3D计算机视觉研究的进入门槛。

目前该库支持主流的3D数据表示有:Triangle Meshes, Quad Meshes, Voxel Grids, Point Clouds, Signed Distance Functions (SDF),并支持这些数据格式的相互转换。可以很方便将上述数据导入神经网络中。

Kaolin 实现了可微分的 rendering, lighting, shading, and view warping,同时也支持常见的损失函数和度量标准,也可于计算后无缝渲染3D结果。

Kaolin支持的3D计算机视觉任务:

  • 可微分渲染;
  • 单图像的mesh重建;
  • 点云分类与分割;
  • Mesh 分类与分割;
  • voxel grids上的3D超分辨率;
  • 一些基础图形功能;

不仅如此,Kaolin还实现了大量state-of-the-art的3D计算机视觉算法,包括:

  • DGCNN
  • DIB-R
  • GEOMetrics
  • Image2Mesh
  • Occupancy Network
  • Pixel2Mesh
  • PointNet
  • PointNet++
  • MeshEncoder: A simple mesh encoder architecture.
  • GraphResNet: MeshEncoder with residual connections.
  • OccupancyNetworks
  • MeshCNN
  • VoxelGAN
  • AtlasNet

项目地址:

https://github.com/NVIDIAGameWorks/kaolin

总之,对于从事3D 计算机视觉研究的朋友来说,这是一个非常值得参考的库!NVIDIA为了卖计算卡,真是费心了。

本文分享自微信公众号 - 我爱计算机视觉(aicvml),作者:CV君

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2019-11-18

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