如何解析三維深度學習Pytorch庫Kaolin

發布時間：2021-12-04 18:29:09 來源：億速云閱讀：153 作者：柒染欄目：大數據

如何解析三維深度學習Pytorch庫Kaolin，很多新手對此不是很清楚，為了幫助大家解決這個難題，下面小編將為大家詳細講解，有這方面需求的人可以來學習下，希望你能有所收獲。

作者提出了一個旨在加速3D深度學習研究的PyTorch庫——Kaolin 。 Kaolin這個名字來自于kaolinite，中文意思是高嶺石，亦稱“高嶺土”、“瓷土” ，是一種黏土礦物，有時會在三維建模中用到。

Kaolin實現了多種可用于3D深度學習的模塊。具有加載和預處理常用3D數據集的功能，包括ShapeNet、PartNet、SHREC、ModelNet、ScanNet和HumanSeg等。調用起來也是非常的方便，以ModelNet為例，代碼是：

Kaolin庫可用于處理網格（meshes）、點云（pointclouds）、符號距離函數（signed distance functions）和體素網格（voxel grids）等各類3D數據，從而可以減輕研究人員重復編寫代碼造輪子的需要。

Kaolin將幾種圖形學模塊打包在一起，包括渲染、照明、陰影和視圖變形等，非常實用。

此外，Kaolin還支持一系列損失函數和評估指標以進行無縫評估，并提供可視化功能來渲染3D結果。

重要的是，作者還構建了一個綜合的網絡模型庫，其中包括許多最先進的3D深度學習架構，可以在研究中用到。可以看到這里包括了大家很熟悉的一些網絡架構，比如PointNet++。

使用起來也是非常的方便。

并且，這個庫里實現的網絡版本，要比原版本網絡運行速度快，例如以下幾種網絡：

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