Трехмерное глубокое обучение на Python, Ма К., Хегде В., Йольан Л., 2023.
В этом руководстве исследуется современное трехмерное глубокое обучение: приводятся пошаговые объяснения базовых понятий и концепций, а также практические примеры, на основе которых вы сможете создавать собственные модели. Вы научитесь обрабатывать 3D-данные с использованием облаков точек, полигональных сеток; работать с 3D-геометрией, моделями камеры, системами координат; разбираться в понятиях отрисовки, затенения и др.; применять современные продвинутые модели трехмерного глубокого обучения, такие как NeRF, SynSin, Mesh R-CNN. Издание предназначено для практиков машинного обучения от начального до среднего уровня, исследователей данных, а также инженеров машинного и глубокого обучения, которые хотят изучить и применять методы трехмерного компьютерного зрения.
Функции потери для регуляризации.
В предыдущем разделе мы успешно сформулировали задачу подгонки деформируемой полигональной сетки в задачу оптимизации. Однако подход к решению задачи путем прямой оптимизации этой главной функции потери будет проблематичным. Проблема заключается в возможности существования нескольких сеточных моделей, которые хорошо вписываются в одно и то же облако точек. Эти хорошо вписывающиеся сеточные модели могут содержать полигональные сетки, расположенные далеко от гладких полигональных сеток. С другой стороны, обычно мы обладаем предварительными знаниями о пешеходах. Например, поверхности пешеходов – как правило, гладкие, нормы поверхностей – тоже гладкие. Таким образом, даже если негладкая полигональная сетка близка к входному облаку точек в терминах фасочного расстояния, мы с определенной степенью уверенности знаем, что она далека от достоверных данных.
Содержание.
От издательства.
Об авторах.
О рецензентах.
Предисловие.
Часть I.Основы обработки 3D-данных.
Часть II.Трехмерное глубокое обучение с использованием библиотеки PyTorch3D.
Часть III.Современное трехмерное глубокое обучение с использованием библиотеки PyTorch3D.
Тематический указатель.
Купить .
Теги: Ма :: Хегде :: Йольан :: книги по программированию :: программирование :: Python
Смотрите также учебники, книги и учебные материалы:
- JavaScript для профессиональных веб-разработчиков, Фрисби М., 2022
- Head First, Паттерны проектирования, Фримен Э., Робсон Э., Сьерра К., Бейтс Б., 2022
- TypeScript быстро, Файн Я., Моисеев А., 2021
- Современный язык Java, Лямбда-выражения, потоки и функциональное программирование, Урма Р.Г., Фуско М., Майкрофт А., 2020
- Создание приложений машинного обучения, От идеи к продукту, Амейзен Э., 2022
- Теоретический минимум по Computer Science, Сети, криптография и data science, Феррейра Ф.В., Пиктет М., 2022
- Создаем динамические веб-сайты с помощью PHP, MySQL, JavaScript, CSS и HTML5, Никсон Р., 2023
- Разработка на JavaScript, Построение кроссплатформенных приложений с помощью GraphQL, React, React Native и Electron, Скотт А.Д., 2021