3D Deep Learning with Python : Design and develop your computer vision model with 3D data using PyTorch3D and more
Idioma: inglés
Editorial: Packt Publishing, 2022
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, AlemaniaAHA-BUCH GmbH
Vendedor de AbeBooks desde el 14 de agosto de 2006
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Visualize and build deep learning models with 3D data using PyTorch3D and other Python frameworks to conquer real-world application challenges with easeKey Features:Understand 3D data processing with rendering, PyTorch optimization, and heterogeneous batchingImplement differentiable rendering concepts with practical examplesDiscover how you can ease your work with the latest 3D deep learning techniques using PyTorch3DBook Description:With this hands-on guide to 3D deep learning, developers working with 3D computer vision will be able to put their knowledge to work and get up and running in no time.Complete with step-by-step explanations of essential concepts and practical examples, this book lets you explore and gain a thorough understanding of state-of-the-art 3D deep learning. You'll see how to use PyTorch3D for basic 3D mesh and point cloud data processing, including loading and saving ply and obj files, projecting 3D points into camera coordination using perspective camera models or orthographic camera models, rendering point clouds and meshes to images, and much more. As you implement some of the latest 3D deep learning algorithms, such as differential rendering, Nerf, synsin, and mesh RCNN, you'll realize how coding for these deep learning models becomes easier using the PyTorch3D library.By the end of this deep learning book, you'll be ready to implement your own 3D deep learning models confidently.What You Will Learn:Develop 3D computer vision models for interacting with the environmentGet to grips with 3D data handling with point clouds, meshes, ply, and obj file formatWork with 3D geometry, camera models, and coordination and convert between themUnderstand concepts of rendering, shading, and more with easeImplement differential rendering for many 3D deep learning modelsAdvanced state-of-the-art 3D deep learning models like Nerf, synsin, mesh RCNNWho this book is for:This book is for beginner to intermediate-level machine learning practitioners, data scientists, ML engineers, and DL engineers who are looking to become well-versed with computer vision techniques using 3D data.…
N° de ref. del artículo 9781803247823
- Título
- 3D Deep Learning with Python : Design and develop your computer vision model with 3D data using PyTorch3D and more
- Autor
- Lilit Yolyan
- Editorial
- Packt Publishing
- Año de publicación
- 2022
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1803247827
- ISBN 13
- 9781803247823
- Peso del artículo
- 449 gramos
- Dimensiones
- 235x191x13 mm
Visualize and build deep learning models with 3D data using PyTorch3D and other Python frameworks to conquer real-world application challenges with ease
Key Features
- Understand 3D data processing with rendering, PyTorch optimization, and heterogeneous batching
- Implement differentiable rendering concepts with practical examples
- Discover how you can ease your work with the latest 3D deep learning techniques using PyTorch3D
Book Description
With this hands-on guide to 3D deep learning, developers working with 3D computer vision will be able to put their knowledge to work and get up and running in no time.
Complete with step-by-step explanations of essential concepts and practical examples, this book lets you explore and gain a thorough understanding of state-of-the-art 3D deep learning. You’ll see how to use PyTorch3D for basic 3D mesh and point cloud data processing, including loading and saving ply and obj files, projecting 3D points into camera coordination using perspective camera models or orthographic camera models, rendering point clouds and meshes to images, and much more. As you implement some of the latest 3D deep learning algorithms, such as differential rendering, Nerf, synsin, and mesh RCNN, you’ll realize how coding for these deep learning models becomes easier using the PyTorch3D library.
By the end of this deep learning book, you’ll be ready to implement your own 3D deep learning models confidently.
What you will learn
- Develop 3D computer vision models for interacting with the environment
- Get to grips with 3D data handling with point clouds, meshes, ply, and obj file format
- Work with 3D geometry, camera models, and coordination and convert between them
- Understand concepts of rendering, shading, and more with ease
- Implement differential rendering for many 3D deep learning models
- Advanced state-of-the-art 3D deep learning models like Nerf, synsin, mesh RCNN
Who this book is for
This book is for beginner to intermediate-level machine learning practitioners, data scientists, ML engineers, and DL engineers who are looking to become well-versed with computer vision techniques using 3D data.
Table of Contents
- 3D data file formats - ply and obj, 3D coordination systems, camera models
- Basic rendering concepts, basic PyTorch optimization, heterogeneous batching
- Fitting using deformable mesh models
- Differentiable rendering basic concepts
- Differentiable volume rendering
- NeRF - Neural Radiance Fields
- GIRAFFE
- Human body 3D fitting using SMPL models
- Synsin - end-to-end view synthesis from a single image
- Mesh RCNN
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Xudong Ma is a Staff Machine Learning engineer with Grabango Inc. at Berkeley California. He was a Senior Machine Learning Engineer at Facebook(Meta) Oculus and worked closely with the 3D PyTorch Team on 3D facial tracking projects. He has many years of experience working on computer vision, machine learning and deep learning. He holds a Ph.D. in Electrical and Computer Engineering.
Vishakh Hegde is a Machine Learning and Computer Vision researcher. He has over 7 years of experience in this field during which he has authored multiple well cited research papers and published patents. He holds a masters from Stanford University specializing in applied mathematics and machine learning, and a BS and MS in Physics from IIT Madras. He previously worked at Schlumberger and Matroid. He is a Senior Applied Scientist at Ambient.ai, where he helped build their weapon detection system which is deployed at several Global Fortune 500 companies. He is now leveraging his expertise and passion to solve business challenges to build a technology startup in Silicon Valley. You can learn more about him on his personal website.
Lilit Yolyan is a machine learning researcher working on her Ph.D. at YSU. Her research focuses on building computer vision solutions for smart cities using remote sensing data. She has 5 years of experience in the field of computer vision and has worked on a complex driver safety solution to be deployed by many well-known car manufacturing companies.
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Somos miembros de la iniciativa "FairCommerce" desde el 25.05.2018.
Para obtener más información, consulte www.fair-commerce.de.
Derecho al desistimiento
Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
Deberá devolver los bienes o entregarlos a AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germany, sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
Excepciones al derecho de desistimiento
El derecho de desistimiento no se aplica a lo siguiente:
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