Введение в 3D machine learning

Содержание

В репозитории содержится код с примерами и данные для серии заметок по 3D ML на хабр.

Обратите внимание, примеры использующие pytorch 3d рассчитаны на версию библиотеки 0.2.0.

1. • В ноутбуке 3dml_habr_phygitalism_part_1.ipynb содержатся примеры коды для части 1.

   • В ноутбуке raymarch_sdf.ipynb содержится двумерный пример визуализации объектов, описываемых SDF функциями из части 1.

   • Необходимая для работы с кодом модель bunny.obj содержится в папке data.

2. • В ноутбуке 3dml_habr_phygitalism_part_2.ipynb содержатся примеры коды для части 2.

   • Необходимые для работы с кодом модели bunny.obj, mesh_source.obj, mesh_target.obj содержатся в папке data.

3. • Примеры для части 3 содержатся в репозиториях упомянутых в заметке проектов.
4. • Пример для части 4 (модуль SoftRas) находится в ноутбуке 3dml_habr_phygitalism_part_4.ipynb.

---

Работа с кодом

Local

Локальная работа с кодом расчитана на ОС семейства Linux. C PyTorch 3D есть проблемы при работе в Windows.

Есть два основных способа работы с кодом:

1. Установить зависимости из файла requirements.txt:

pip install -r requirements.txt

2. Использовать виртуальное окружение Anaconda. Для этого можно создать виртуальное окружение с помощью файла anaconda-env.yaml.

conda env create -n имя_окружения_если_оно_не_указано --file .\anaconda-env.yaml

Рекомендуемая версия Python 3.6+

При локальной работе с ноутбуками 3dml_habr_phygitalism_part_#.ipynb не стоит выполнять первую ячейку с установкой зависимостей, если вы уже установили их с помощью requirements.txt.

Colab

Для работы с кодом без локальной установки библиотек, можно запустить jupyter notebook 3dml_habr_phygitalism.ipynb с помощью Google colab.

Примеры различных полигональных моделей находятся в директории data.

При работе с ноутбуком 3dml_habr_phygitalism_part_2.ipynb в colab, необходимо дополнительно загрузить модели mesh_source.obj, mesh_target.obj из папки data.

---

Источники

Дополнительно прочитать документацию основных рассмотренных фреймворков для работы с 3D данными можно прочитать на домашних страницах проектов:

• pytorch3d
• trimesh

Больше интересных материалов по работе с 3D, сканированию и технологиям XR можно найти в нашем блоге на Medium.