Einrichtung PyTorch3D

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Vor wenigen Tagen hat Facebook AI die Open-Source-Bibliothek PyTorch3D veröffentlicht. PyTorch3D ist eine modulare und optimierte Bibliothek mit einzigartigen Fähigkeiten, die entwickelt wurde, um das 3D Deep Learning mit PyTorch zu erleichtern. PyTorch3D bietet eine Reihe von häufig verwendeten 3D-Operatoren und Funktionen für 3D-Daten.

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Ich habe hier im r23:Blog die PyTorch3D Installation unter Windows beschrieben. Diese ist relativ kompliziert und etwas sehr umständlich.

Ich installiere uns PyTorch3D nun auf einem Rechner.

Dieser Artikel erfordert mehr Erfahrung im Umgang mit und ist daher nur für fortgeschrittene Benutzer gedacht.

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Dieses ist als praktischer Leitfaden gedacht und behandelt keine theoretischen Hintergründe. Diese werden in einer Vielzahl von anderen Dokumenten im Internet behandelt.

Für die Richtigkeit der Inhalte dieses Tutorials gebe ich keinerlei Garantie. Der hier gezeigte Weg ist nicht der einzige um ein solches System aufzusetzen, es ist lediglich, der, den ich bevorzuge.

Installation Anaconda

Für habe ich die Installation hier https://blog.r23.de/how-to-setup/installation-python-anaconda-und-tensorflow/ beschrieben.

bash Anaconda3-2020.02--x86_64.sh

Es ist relativ schnell installiert.

PyTorch3D Umgebung einrichten

conda create -n pytorch3d =3.8 anaconda

Wir aktivieren die Umgebung

 conda activate pytorch3d

Die Umgebung benötigt weitere Pakte

conda install -c pytorch pytorch torchvision cudatoolkit=10.2

und

conda install -c conda-forge -c fvcore fvcore

PyTorch3D installieren

Wenn Sie in Ihrem Rechner eine aktuelle NVIDIA Grafikkarte verwenden, können Sie für die Installation Anaconda verwenden.

conda install pytorch3d -c pytorch3d

Ohne NVIDIA Grafikkarte verwenden wir

pip install pytorch3d

Tutorials

Facebook AI Research hat einige -Notebooks zur Verfügung gestellt, um Ihnen den Einstieg in PyTorch3D zu erleichtern. Sehen Sie sich diese 4 Notizbücher an.

  1. Deform a sphere mesh to dolphin
  2. Bundle adjustment
  3. Render textured meshes
  4. Camera position optimization

Links

  1. Dokumentation
  2. Github - PyTorch3D

Beispiele

Deform a sphere mesh to dolphin
Deform a sphere mesh to dolphin

https://github.com/facebookresearch/pytorch3d/blob/master/docs/tutorials/deform_source_mesh_to_target_mesh.ipynb

Bundle adjustment
Bundle adjustment

https://github.com/facebookresearch/pytorch3d/blob/master/docs/tutorials/bundle_adjustment.ipynb

Render textured meshes
Render textured meshes

https://github.com/facebookresearch/pytorch3d/blob/master/docs/tutorials/render_textured_meshes.ipynb

Camera position optimization
Camera position optimization

https://github.com/facebookresearch/pytorch3d/blob/master/docs/tutorials/camera_position_optimization_with_differentiable_rendering.ipynb

Links

https://ai.facebook.com/blog/-introducing-pytorch3d-an-open-source-library-for-3d-deep-learning/

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