Facebook開源PyTorch3D 更容易建置3D環境中的機器學習

2020.02.17 05:48PM
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藉由3D建模進行空間感知學習訓練,成為機器人自駕車應用的重要環節,此次Facebook宣布開源PyTorch3D資料庫,自然也是希望透過開源方式讓3D空間內的機器學習應用可以加快普及,同時也能更容易被廣放使用。

首圖

過去開源以Torch為基礎,並且在底層以常見C++程式語言實現的Python機器學習資料庫PyTorch之後,Facebook稍早再度宣布開源可用於3D環境進行機器學習的資料庫PyTorch3D,藉此讓更多開發者能藉由Python簡化3D環境內的機器學習設計,甚至能夠將學習結果對應至2D圖像內容。

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由於在目前與真實世界有所串接的人工智慧應用,例如機器人對於空間感知能力表現,或是自駕車對於真實世界中的物件遠近判斷,藉由3D建模進行空間感知學習訓練成為相當重要環節,此次Facebook宣布開源PyTorch3D資料庫,自然也是希望透過開源方式讓3D空間內的機器學習應用可以加快普及,同時也能更容易被廣放使用。

而為了簡化3D模型建模批次處理流程,Facebook也提出針對機器學習模型打造的Meshes格式,藉此處理異構學習模型數據結構,並且讓應用程式可以更容易串接3D環境內的機器學習項目。

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此外,應用PyTorch3D資料庫的學習結果也能轉換用於2D圖像內容,藉此讓3D物件轉換為2D圖像時,依然能讓系統分辨圖層前後關係,例如用於識別正確照片中的人物前後位置關連,進而能夠實現更自然的景深後製調整效果,而不會出現前方人物衣服與背面人物一同被模糊,卻只有臉部維持清晰的奇怪現象。

Facebook將PyTorch3D資料庫開源之後,預期將能帶動更廣泛的機器學習應用。

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