5、3D计算机视觉中的PyTorch3D应用：从异构批次处理到变换与旋转

3D计算机视觉中的PyTorch3D应用：从异构批次处理到变换与旋转

1. PyTorch3D异构批次处理

3D数据通常是异构的，例如一个小批次中的网格可能包含不同数量的顶点和面。在GPU上高效处理这些异构数据并非易事，编写异构小批次处理的代码也很繁琐。幸运的是，PyTorch3D能够非常高效地处理异构小批次。下面通过一个示例来学习如何使用PyTorch优化器和PyTorch3D的异构小批次处理能力。

假设一个深度相机放置在未知位置，我们要根据相机的传感结果估计其未知位置。为简化问题，假设相机的方向已知，唯一未知的是3D位移。具体来说，相机观察场景中的三个物体，并且我们知道这三个物体的真实网格模型。

以下是使用PyTorch和PyTorch3D解决该问题的代码：

import open3d
import os
import torch
from pytorch3d.io import load_objs_as_meshes
from pytorch3d.structures.meshes import join_meshes_as_batch
from pytorch3d.ops import sample_points_from_meshes
from pytorch3d.loss import chamfer_distance
import numpy as np

# 定义torch设备
if torch.cuda.is_available():
    device = torch.device("cuda:0")
else:
    device = torch.device("cpu")