1.Pytorch3d教程——介绍

介绍

PyTorch3D为PyTorch的3D计算机视觉研究提供高效、可重用的组件。
主要的特征包括：

• 存储和操作三角形网格的数据结构

• 三角形网格上的高效运算（投影变换、图卷积、采样、损失函数）

• 可微网格渲染器

PyTorch3D被设计成与预测和操作3D数据的深度学习方法平滑集成。因此，PyTorch3D中的所有运算符：

• 是用PyTorch张量实现的

• 可以处理小批量的异构数据

• 可以区分

• 可以利用GPU加速

在FAIR内部，PyTorch3D已经被用来推动诸如Mesh R-CNN之类的研究项目。