Название: Трехмерное глубокое обучение на Python. Разрабатывайте модели компьютерного зрения с использованием 3D-данных с помощью библиотеки PyTorch3D и других инструментов
Автор: Ксудонг Ма, Вишах Хегде, Лилит Йольан
Издательство: ДМК Пресс
Год: 2023
Страниц: 228
Язык: русский
Формат: pdf
Размер: 13,2 MB

Эта книга дает полное представление о современном трехмерном глубоком обучении и помогает разработчикам в области компьютерного зрения применить свои знания на практике.

Благодаря этому практическому руководству по трехмерному глубокому обучению разработчики в области трехмерного компьютерного зрения смогут применить свои знания на практике. В данной книге представлен практический подход к реализации вычислительных решений в указанной области и связанных с ней методологий, которые помогут вам быстро начать работу и повысить продуктивность. Оснащенные пошаговыми объяснениями важных понятий, практическими примерами и вопросами для самопроверки, вы начнете с обследования передовых методов трехмерного глубокого обучения.

Вы познакомитесь с базовой обработкой 3D-данных полигональной сетки и облака точек с помощью библиотеки PyTorch3D, такой как загрузка и сохранение файлов PLY и OBJ, проецирование 3D-точек на координаты камеры с использованием моделей перспективной камеры и ортографической камеры, отрисовка облаков точек и полигональных сеток на изображениях и т.д.

Вы также научитесь реализовывать некоторые современные алгоритмы трехмерного глубокого обучения, такие как дифференцируемая отрисовка, NeRF, SynSin и Mesh R-CNN, поскольку благодаря библиотеке PyTorch3D программирование этих моделей глубокого обучения значительно упрощается. К концу этой книги вы сможете реализовывать свои собственные модели трехмерного глубокого обучения.

Для кого эта книга предназначена:
Эта книга предназначена для всех тех, кто начинает свою карьеру в области машинного обучения, а также практиков среднего уровня, исследователей данных, инженеров машинного обучения и инженеров глубокого обучения, которые стремятся хорошо разбираться в методах компьютерного зрения, используя 3D-данные.