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  • pytorch3D如何输出渲染图像的深度图 - CSDN博客
    PyTorch3D的目标是帮助加速深度学习和3D交叉点的研究。 3D 数据比2D 图像 更复杂，在从事Mesh R-CNN和C 3D PO等项目时，我们遇到了一些挑战，包括 3D 数据表示、批处理和速度。
  • PyTorch3D · 基于3D数据的深度学习库 - PyTorch3D 深度学习库
    PyTorch3D有一种内置方法可以使用matplotlib查看纹理贴图，以及贴图上对应于顶点的点。 还有一种方法texturesuv_image_PIL，可以获取类似的图像并将其保存到文件中。 2 创建渲染器 ¶ PyTorch3D中的渲染器由 光栅化器 和 着色器 组成，每个渲染器都包含许多子组件，例如 相机 （正交 透视）。 这里我们初始化其中一些组件，并为其余组件使用默认值。 在这个例子中，我们首先创建一个使用 透视相机 、 点光源 并应用 Phong着色 的 渲染器。 然后，我们将学习如何使用模块化API更改不同的组件。 # Initialize a camera
  • PyTorch 3D：深入挖掘深度学习 - 腾讯云
    PyTorch3D可以使用启用面和顶点互操作性的网格来构成3D对象。 它还可以使用面片张量来批量分解网格的顶点。 它的功能有助于处理3D变换和旋转，并有助于C3DPO的开发，这是一种从训练数据中学习3D形状与图像之间的关联的新方法。


















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