快速了解英伟达最新开源的Kaolin
极客时间编辑部
讲述：丁婵大小：4.29M时长：03:07
简单来说，Kaolin 提供了快速构建 3D 深度学习应用程序所需的所有核心模块，具有加载和预处理常见的三维数据集的功能，同时实现了处理网格、点云、符号距离函数和体素网格的函数，从而减少了编写样板代码的负担。此外，Kaolin 的 Model zoo 中实现了一系列常用的 3D 任务方法以及预训练的模型。基于 Model zoo 可以轻松实现新方法，因此它可以作为未来 3D 深度学习研究的大本营。最后，Kaolin 封装了常用的可微图形模块，包括渲染、照明、阴影和视图扭曲。Kaolin 还支持一系列损失函数和评价指标，以实现对模型的无缝评估，并提供可视化功能以呈现三维结果。Kaolin 使 3D 深度学习的整个开发周期变得直观且简单。
Kaolin 是加速 3D 深度学习研究的一个重要步骤，但开发人员并没有就此停止脚步。他们打算围绕 Kaolin 建立一个强大的开源社区，并欢迎其他 3D 深度学习研究人员进行贡献。以下是 Kaolin 作为开源软件的总体路线图。
Model zoo：研究人员希望能不断提升 Model zoo，特别是考虑到 Kaolin 提供的各项功能可以减少实现新方法所需的时间（大多数方法可以在一两天内实现）。
可微渲染：研究人员计划扩展支持新的可微渲染工具，并加入用于其他任务的功能，如域随机化、材料恢复等。
LiDAR 数据集：研究人员计划增加几个大规模的语义和实例分割数据集。例如，支持 S3DIS 和 nuScenes 是未来版本的高优先级任务。
三维目标检测：目前，Kaolin 的 Model zoo 中没有用于三维目标检测的模型。这是未来版本的重点领域。
自动混合精度：为了使三维神经网络结构更加紧凑和快速，开发人员正在研究自动混合精度（AMP）在常见三维结构（PointNet、MeshCNN、体素 U-Net 等）中的适用性。Nvidia Apex 支持流行的二维深度学习架构的大多数 AMP 模式，而 Kaolin 的开发人员想探索如何将这种支持扩展到三维。
次要灯光效果： Kaolin 的可微分渲染类目前仅支持主要灯光效果，这限制了应用程序理解更复杂的场景信息（如阴影）的能力。未来的版本计划增加对路径跟踪和光线跟踪的支持，以便支持次要效果。
以上就是对 Kaolin 的核心功能及其产品路线图的概述，希望对你有所帮助。
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