Facebook推出3D模型深度学习数据库:PyTorch3D

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2月7日青亭网报道,Facebook AI Research今天宣布推出PyTorch3D开源数据库,这是一个高度模块化的数据库,其可通过PyTorch简化3D深度学习。

与此同时,Facebook表示去年公布的Mesh R-CNN模型将作为PyTorch3D的一部分,Mesh R-CNN是去年推出的能将室内2D图像转换为3D模型的AI,其特点是能够在杂乱、遮挡环境中进行分析物体三维形状。

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Facebook AI工程师Nikhila Ravi表示:PyTorch3D就是受到了Mesh R-CNN和Facebook AI Research其它相关研究所启发。

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青亭网了解到,PyTorch3D具备更快、更灵活的特性,其采用特殊的三角网格数据结构,其支持不同批次输入;模块化的网络渲染引擎。

3D解析能力对于AI更好的理解现实世界中的物体有着至关重要的作用,例如机器人导航、改善AR/VR体验,甚至还能识别2D图片中被遮挡的物体。

从前由于缺乏足够的工具和资源,而且将神经网络与3D模型结合有着较高的复杂性,导致很多传统图像算法并不适用,导致3D深度学习研究进展缓慢。

基于PyTorch3D,研究员可以展开更丰富有关3D模型的深度学习研究,还可以与PyTorch现有神经网络模型结合,甚至改善2D下的识别效率等。

相关阅读:《Facebook:把握好三维世界,才能把握好AR/VR的未来

参考:FacebookVentureBeat

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