torch-ash：为PyTorch模块提供碰撞自由的扩展并行空间哈希

torch-ash：为PyTorch模块提供碰撞自由的扩展并行空间哈希

torch-ash [PAMI 2022, CVPR 2023] ASH: Parallel Spatial Hashing for Fast Scene Reconstruction 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/to/torch-ash

项目介绍

torch-ash 是为 PyTorch 模块提供碰撞自由的扩展并行空间哈希功能的开源库。它包含了两篇论文的核心实现：PAMI 2022年的《ASH: A modern framework for parallel spatial hashing in 3D perception》以及 CVPR 2023年的《Fast Monocular Scene Reconstruction with Global-Sparse Local-Dense Grids》。通过这些实现，torch-ash 能够在三维感知领域提供高效的并行空间哈希功能。

项目技术分析

torch-ash 的核心是 ASHEngine，一个实现了并行、无碰撞、动态哈希映射的 PyTorch 模块，它将坐标（torch.IntTensor）映射到索引（torch.LongTensor）。ASHEngine 依赖于 stdgpu 库。在 ASHEngine 之上，提供了 HashSet 和 HashMap 两个包装类，分别用于实现坐标到布尔值的映射和坐标到值的快速插入与访问。此外，HashEmbedding 将坐标映射到嵌入，与 torch.nn.Embedding 类似。

在具体使用上，torch-ash 通过提供 SparseDenseGrid 引擎，支持直接/神经场景表示，该引擎结合了稀疏网格和密集单元格数组。其设计理念类似于 Instant-NGP 和 Plenoxels，但通过空间初始化和碰撞-free 哈希实现了精确的稀疏性。

项目技术应用场景

torch-ash 的技术应用场景广泛，主要包括但不限于：

• 三维场景重建：通过处理 RGB-D 图像，生成着色的网格和原始及过滤后的深度信息。
• 体积渲染：利用学习到的深度信息进行形状优化，生成更平滑的表面重构。
• 点云处理：对点云数据进行有效的空间编码和查询。

项目特点

1. 碰撞自由：torch-ash 通过其设计实现了碰撞自由的空间哈希，避免了传统哈希方法中的冲突问题。
2. 并行处理：利用 PyTorch 的并行计算能力，torch-ash 能够高效处理大规模数据。
3. 动态扩展：torch-ash 支持动态扩展哈希映射，能够适应不断增长的场景。
4. 易于集成：作为 PyTorch 的扩展模块，torch-ash 能够与现有的 PyTorch 工作流无缝集成。
5. 丰富的示例：项目提供了多种示例，包括 RGB-D 融合和表面细化等，便于用户快速上手。

以下是一个针对 torch-ash 项目的详细推荐文章：

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标题：torch-ash：PyTorch 的并行空间哈希新篇章

在三维感知领域，空间哈希技术一直是研究的焦点之一。它能够有效地处理大规模三维数据，提升算法的性能。torch-ash 作为一款针对 PyTorch 的空间哈希库，以其碰撞自由、并行处理、动态扩展的特点，正在为三维场景重建等领域带来革命性的变化。

核心功能

torch-ash 的核心功能是为 PyTorch 模块提供碰撞自由的扩展并行空间哈希，它通过 ASHEngine 实现了坐标到索引的映射，支持并行处理和动态扩展。

项目介绍

torch-ash 旨在解决传统空间哈希方法中的碰撞问题，通过实现 ASHEngine 提供了一种新的空间哈希框架。这个框架不仅能够处理静态场景，还能够在动态场景中扩展，为 PyTorch 用户提供了极大的便利。

技术应用场景

torch-ash 的应用场景主要包括三维场景重建、体积渲染和点云处理等。在这些应用中，torch-ash 能够提供高效的空间哈希解决方案，使得处理大规模数据成为可能。

三维场景重建

通过处理 RGB-D 图像，torch-ash 能够生成着色的网格和原始及过滤后的深度信息。这对于场景理解、三维建模等任务具有重要意义。

体积渲染

体积渲染是三维场景重建的重要步骤之一。torch-ash 通过优化学习到的深度信息，生成更平滑的表面重构，提高了渲染质量。

点云处理

torch-ash 对点云数据进行有效的空间编码和查询，为点云处理任务提供了一种新的解决方案。

项目特点

torch-ash 的特点体现在以下几个方面：

1. 碰撞自由：通过精心设计的哈希函数，torch-ash 能够避免传统哈希方法中的冲突问题，提供更稳定的性能。

2. 并行处理：利用 PyTorch 的并行计算能力，torch-ash 能够高效地处理大规模数据，满足高效率的计算需求。

3. 动态扩展：torch-ash 支持动态扩展哈希映射，能够适应不断增长的场景，满足不同规模的应用需求。

4. 易于集成：作为 PyTorch 的扩展模块，torch-ash 能够与现有的 PyTorch 工作流无缝集成，降低用户的迁移成本。

5. 丰富的示例：项目提供了多种示例，包括 RGB-D 融合和表面细化等，这些示例帮助用户快速理解和上手 torch-ash。

通过以上特点，torch-ash 无疑为三维感知领域的研究人员和开发人员提供了一种强大的工具。无论是三维场景重建还是体积渲染，torch-ash 都能够提供高效的空间哈希解决方案，推动相关领域的发展。

在未来的发展中，torch-ash 还计划集成更多功能，如 LiDAR SDF 融合和 MLP 集成等，进一步扩展其应用范围。我们期待 torch-ash 能够在三维感知领域发挥更大的作用，为科研和工业界带来更多的创新。

（完）

torch-ash [PAMI 2022, CVPR 2023] ASH: Parallel Spatial Hashing for Fast Scene Reconstruction 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/to/torch-ash