Facebook ने PyTorch के लिए 3D डीप लर्निंग लाइब्रेरी लॉन्च की है
Facebook ने PyTorch के लिए 3D डीप लर्निंग लाइब्रेरी लॉन्च की है- Facebook AI रिसर्च (FAIR) ने आज PyTorch3D का अनावरण किया, एक पुस्तकालय जो शोधकर्ताओं और डेवलपर्स को गहरी सीखने और 3डीवस्तुओं को संयोजित करने में सक्षम बनाता है।
रिलीज के हिस्से के रूप में, फेसबुक ओपन-सोर्सिंग मेष आर-सीएनएन भी है, जो पिछले साल एक मॉडल पेश किया गया था जो आंतरिक स्थानों की छवियों में 2 डी आकृतियों से 3 डी ऑब्जेक्ट्स प्रदान करने में सक्षम है। एफएआईआर के इंजीनियर निखिला रवि ने बताया कि PyTorch3D मेश R-CNN और हाल ही में 3 डी वर्क से प्रेरित है।
3D में काम करना 3D वस्तुओं या दृश्यों को प्रस्तुत करने के लिए महत्वपूर्ण है जो मिश्रित वास्तविकता या आभासी वास्तविकता में दिखाई देते हैं। इसका उपयोग ए.आई. चुनौतियों से निपटने के लिए भी किया जा सकता है जैसे रोबोट लोभी या स्वायत्त वाहनों को आस-पास की वस्तुओं की स्थिति को समझने में मदद करना।
PyTorch3D 3D डेटा बनाने के लिए अक्सर उपयोग किए जाने वाले 3D ऑपरेटर्स और लॉस फ़ंक्शंस और 3D ऑब्जेक्ट बनाने के लिए एक अलग-अलग मेष रेंडरर के साथ आता है। PyTorch3D में एक अलग-अलग रेंडरिंग एपीआई, कुछ CUDA सपोर्ट और विषम बैचिंग क्षमताएं हैं जो किसी भी मौजूदा 3 डी लाइब्रेरी में उपलब्ध नहीं हैं, रवि ने फोन इंटरव्यू में वेंचरबीट को बताया।
"PyTorch3D के साथ, शोधकर्ता इन सभी कार्यों को इनपुट कर सकते हैं और उन्हें PyTorch में मौजूदा गहन शिक्षण प्रणाली के साथ उपयोग कर सकते हैं और यह 3 डी प्लानिंग रिसर्च पर काम करने के समय को बहुत कम कर देता है, जिसे शुरू करने के लिए बहुत विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है, और हम चाहते हैं कि उस रैंप-अप टाइम को ट्राई करने और कम करने के लिए, उसने कहा।
PyTorch3D meshes का उपयोग करता है, जो वर्टिकल और चेहरों की इंटरऑपरेबिलिटी के लिए एक डेटा फॉर्मेट का उपयोग करता है, जो 3D ऑब्जेक्ट बनाता है, और पैच टेंसर का उपयोग एक बैच में meshes में सभी वर्टिस को ढहाने के लिए कर सकता है एकल टेंसर बैचिंग के साथ शामिल है, गहन सीखने के अनुसंधान के लिए एक सामान्य प्रक्रिया।
PyTorch3D का प्रीमियर पिछले साल PyRobot रोबोटिक्स फ्रेमवर्क के लॉन्च, और FAIR 3 डी शोध के बाद आता है जो वास्तविक दुनिया के वीडियो से पात्रों को निकालता है।
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