图像转换3D模型只需5行代码

年来，3D 计算机视觉和人工智能两个领域都取得了飞快的发展，但二者之间如何实现有效的结合还有很长的路要走。基于此，英伟达于今日推出了 Kaolin PyTorch 库，借助于这个库，只需几步即可将 3D 模型迁移至神经网络的应用范畴。

此外，Kaolin 库还可以大大降低为深度学习准备 3D 模型的工作量，代码可由 300 行锐减到仅仅 5 行。

作为一个旨在加速 3D 深度学习研究的 PyTorch 库，Kaolin 为用于深度学习系统中的可微 3D 模块提供了高效的实现。Kaolin 不仅能够加载和预处理流行的 3D 数据集，而且具有操作网格、点云、符号距离函数和体素栅格（voxel grid）的本地功能，因而可以减少编写不必要的样本代码。

Kaolin 库包含渲染（rendering）、高光（lighting）、暗影（shading）和视图合成（view warping）等几种不同的图形模块。此外，Kaolin 库还支持一系列用于无缝衔接评价（seamless evaluation）的损失函数和评价度量，并提供可视化功能来渲染 3D 效果。重要的是，英伟达创建了包含诸多当前最优 3D 深度学习架构的 model zoo，从而作为未来研究的起点。

此类工具可以使得机器人、自动驾驶、医学成像和虚拟现实等诸多领域的研究者获益。随着人们对 3D 模型的兴趣日益高涨，英伟达的 Kaolin 库可以在该领域产生重大影响。在线存储库（repo）现已拥有很多 3D 数据集，这在一定程度上得益于世界各地所使用的、能够捕获 3D 图像的约 3000 万个深度摄像头。

（编辑：保山站长网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!