1、基于Python的3D深度学习实践指南

基于Python的3D深度学习实践指南

1. 适用人群与学习目标

对于初学者和中级水平的机器学习从业者、数据科学家、机器学习工程师以及深度学习工程师而言，若想精通运用3D数据的计算机视觉技术，那么掌握3D深度学习相关知识是十分必要的。通过学习，你将能够利用PyTorch3D进行基本的3D网格和点云数据处理，例如加载和保存PLY与OBJ文件、使用透视相机模型或正交相机模型将3D点投影到相机坐标上，以及将点云和网格渲染为图像等。同时，还能实现一些先进的3D深度学习算法，如微分渲染、NeRF、SynSin和Mesh R - CNN等。

2. 软硬件要求

2.1 软件要求

• 操作系统 ：Windows、macOS或Linux。
• Python版本 ：Python 3.6+。

2.2 代码使用建议

如果你使用的是本书的数字版本，建议你自己输入代码或从GitHub仓库获取代码，以避免复制粘贴代码可能带来的错误。代码仓库链接为：https://github.com/PacktPublishing/3D - Deep - Learning - with - Python 。

3. 3D数据处理基础

3.1 3D数据表示

• 点云表示 ：点云是由大量的三维点组成的集合，每个点代表空间中的一个位置，常用于表示物体的表面信息。
• 网格表示