PyTorch3D是一个用于处理3D数据的深度学习函数库，该库高度模块化且经过专门优化，具备独有的功能，旨在通过PyTorch简化3D深度学习。PyTorch3D为3D数据提供了一组常用的3D运算符和快速且可微分的损失函数(lossfunction)，以及模块化的可微分渲染API。
PyTorch3D主要特性
用于存储和操作三维物体的数据结构可在三维物体上进行高效运算，诸如投影变换、图卷积、采样、损失函数等可微分的三维物体渲染器PyTorch3D旨在与深度学习方法平稳集成，以预测和处理3D数据。因此，PyTorch3D中的所有运算符：使用PyTorch张量实现可以对异构数据进行批量处理可微分可以利用GPU进行加速案例与教程
▲ 将球体网格变形为海豚
▲ 渲染纹理网格
▲ 优化相机位置
示例代码
安装PyTorch3Dcondainstallpytorchtorchvision-cpytorch#OSXonlycondainstallpytorch3d-cpytorch3d#allsystems尝试使用一些3D运算符，如计算两个网格之间的倒角损耗（ chamferloss）frompytorch3d.utilsimportico_spherefrompytorch3d.ioimportload_objfrompytorch3d.structuresimportMeshesfrompytorch3d.opsimportsample_points_from_meshesfrompytorch3d.lossimportchamfer_distance#Useanico_spheremeshandloadameshfroman.obje.g.model.objsphere_mesh=ico_sphere(level=3)verts,faces,_=load_obj("model.obj")test_mesh=Meshes(verts=[verts],faces=[faces.verts_idx])#Differentiablysample5kpointsfromthesurfaceofeachmeshandthencomputetheloss.sample_sphere=sample_points_from_meshes(sphere_mesh,5000)sample_test=sample_points_from_meshes(test_mesh,5000)loss_chamfer,_=chamfer_distance(sample_sphere,sample_test)
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