レンダリングは、3Dモデルに2D画像を変換することができるコンピュータグラフィックスのコアです。それは、3Dシーンの属性（シーンプロパティ）および2D画像ピクセルの従来の手段との間のブリッジを確立することもあります。しかし、従来のレンダリングエンジンを区別することはできませんので、彼らは、パイプラインでの勉強と仕事の深さにマージすることはできません。PyTorch3Dモジュラー内蔵微分レンダラは、微分3Dデータを処理するために使用することができます。
PyTorch 3D深度研究のためのFacebookの最近のオープンソースライブラリPyTorch3D PyTorchによる3D深度調査を簡素化するために設計されたユニークな機能を備えた、モジュラー、高度に最適化されたライブラリです。PyTorch3D 3Dデータは、3D演算子と高速かつ微分可能関数の損失（損失関数）、およびモジュール式の微分レンダリングAPIの共通セットを提供します。上記の機能を通じて、研究者はすぐに最も先進的な深い学習システムをインポートするために、これらの機能を使用することができます。
研究者やエンジニアは、2次元空間でPyTorch3D様々な3D深度の調査と研究（3D再構成、バンドル調整、さらには3D推論の両方）、および改善された認識タスクを使用することができます。
認知三次元空間では、人工知能の現実の世界との相互作用に重要な役割を果たしています。物理空間の例ロボットナビゲーションのために、バーチャルリアリティの経験は、2Dコンテンツとオブジェクトを識別するか、遮断されるような改善されました。でも、Facebookが技術を学ぶの豊富な深さを蓄積してきた。しかし、それはまだ3D深度学習の問題に直面して悩まされます。Facebookは、3Dデータの組み合わせを持つニューラルネットワークの複雑さをサポートするための適切なツールとリソースの不足のテクニックを学習あまり深い3Dシーンの理由は、このシナリオでは、より多くのメモリと高い演算力を必要と言いました3D深度調査学習技術が限られているので、2D画像とは異なり、伝統的なグラフィックスと非微分演算子の多く、テンソルを用いて表現することができます。
このためには、FacebookのPyTorch3Dライブラリーは、バッチ処理を提供することにより、2D認識タスクとして、PyTorch3D最適化訓練と推論に高度に最適化されたライブラリと同様にPyTorchを提供するために、3D深度の調査と研究を促進するために構築された、および3D演算子と機能の喪失のためのサポート。バッチの3Dモデルの複雑さを簡素化するために、Facebookはメッシュフォーマット作成異種バッチメッシュデータ構造のためのアプリケーションを学んで設計された深さ、です。
このデータ構造は、迅速かつ容易に研究者がモデルの異なるビューをメッシュベースにデータを変換することができますので、データが一致の最も効率的な表現を持つオペレーター。さらに重要なことは、PyTorch3Dの実施形態は、効率的に異なる見解が研究者・技術者のための表現、および異なるメッシュプロパティへのアクセスを切り替えるための柔軟性を提供します。
レンダリングは、3Dモデルに2D画像を変換することができるコンピュータグラフィックスのコアです。それは、3Dシーンの属性（シーンプロパティ）および2D画像ピクセルの従来の手段との間のブリッジを確立することもあります。しかし、従来のレンダリングエンジンを区別することはできませんので、彼らは、パイプラインでの勉強と仕事の深さにマージすることはできません。したがって、Facebookは高度にモジュール内蔵PyTorch3D微分レンダラ、微分3Dデータを処理するために使用することができます。この機能は、ユーザーが容易にサポートカスタムレンダラー照明やシェーディング効果に拡張することができ、ユニットの組み合わせによって実現されてもよいです。
ヘルプ研究者はニューラルネットワークの複雑な3Dアプリケーションを研究するためにFacebookのこれらの機能は、キットにパッケージ化、およびオペレーター、異種バッチ機能とモジュラー微分レンダリングAPIを提供します。
ビューPyTorch3d文書：https://pytorch3d.org/docs/why_pytorch3d.htm