3D 计算机视觉是一个重要的课题，如何选择合适的框架进行计算，使得处理效果更好、更高效？近日，FaceBook 博客更新了一篇新的文章，介绍了团队开发的针对 3D 计算机视觉的框架——PyTorch3D。这是一个基于 PyTorch 的库，在 3D 建模，渲染等多方面处理操作上有更好的表现。

3D 计算机视觉是一个重要的课题，如何选择合适的框架进行计算，使得处理效果更好、更高效？近日，FaceBook 博客更新了一篇新的文章，介绍了团队开发的针对 3D 计算机视觉的框架——PyTorch3D。这是一个基于 PyTorch 的库，在 3D 建模，渲染等多方面处理操作上有更好的表现。

3D 计算机视觉是一个重要的课题，如何选择合适的框架进行计算，使得处理效果更好、更高效？近日，FaceBook 博客更新了一篇新的文章，介绍了团队开发的针对 3D 计算机视觉的框架——PyTorch3D。这是一个基于 PyTorch 的库，在 3D 建模，渲染等多方面处理操作上有更好的表现。

随着业务业务场景不断丰富，批量计算也由传统的HPC逐渐扩展到大数据、AI等多种场景，但各个领域独立发展，呈现出生态割裂、技术栈不兼容，资源利用率低等问题，严重影响批量计算的进一步发展

随着业务业务场景不断丰富，批量计算也由传统的HPC逐渐扩展到大数据、AI等多种场景，但各个领域独立发展，呈现出生态割裂、技术栈不兼容，资源利用率低等问题，严重影响批量计算的进一步发展

3D 计算机视觉是一个重要的课题，如何选择合适的框架进行计算，使得处理效果更好、更高效？近日，FaceBook 博客更新了一篇新的文章，介绍了团队开发的针对 3D 计算机视觉的框架——PyTorch3D。这是一个基于 PyTorch 的库，在 3D 建模，渲染等多方面处理操作上有更好的表现。

3D 计算机视觉是一个重要的课题，如何选择合适的框架进行计算，使得处理效果更好、更高效？近日，FaceBook 博客更新了一篇新的文章，介绍了团队开发的针对 3D 计算机视觉的框架——PyTorch3D。这是一个基于 PyTorch 的库，在 3D 建模，渲染等多方面处理操作上有更好的表现。

点击【立即选购】可以进入选购页面。每种机型又对应不同的规格。基本上同机型（比如GN7）他们的显卡型号都是相同的，该机型下的不同规格（比如GN7.LARGE20、GN7.2XLARGE32)只是在CPU、内存、带宽以及显卡个数方面不同而已。下面简单列一下机型与显卡的对应关系（截至2022年5月）：

点击【立即选购】可以进入选购页面。每种机型又对应不同的规格。基本上同机型（比如GN7）他们的显卡型号都是相同的，该机型下的不同规格（比如GN7.LARGE20、GN7.2XLARGE32)只是在CPU、内存、带宽以及显卡个数方面不同而已。下面简单列一下机型与显卡的对应关系（截至2022年5月）：

3D 计算机视觉是一个重要的课题，如何选择合适的框架进行计算，使得处理效果更好、更高效？近日，FaceBook 博客更新了一篇新的文章，介绍了团队开发的针对 3D 计算机视觉的框架——PyTorch3D。这是一个基于 PyTorch 的库，在 3D 建模，渲染等多方面处理操作上有更好的表现。

项目地址：https://github.com/zhanghang1989/gluoncv-torch

3D数据对于自动驾驶汽车，自动驾驶机器人，虚拟现实和增强现实至关重要。与以像素阵列表示的2D图像不同，它可以表示为多边形网格，体积像素网格，点云等。

3D数据对于自动驾驶汽车，自动驾驶机器人，虚拟现实和增强现实至关重要。与以像素阵列表示的2D图像不同，它可以表示为多边形网格，体积像素网格，点云等。

Tensor（张量）是PyTorch中用于表示多维数据的主要数据结构，类似于多维数组，可以存储和操作数字数据。

如何打造一个可微分的 OpenCV？如何将图像处理嵌入到训练流程中？你需要 Kornia 这个开源可微的计算机视觉库。

目前最经典的图像处理库差不多就是 OpenCV 了，它从最经典的图像算法到非常前沿的 DL 预训练模型囊括了 CV 的很多方面。但现在有一个问题，OpenCV 是不可微的，这意味着它更多的是做预处理等工作，而不能嵌入到整个训练流程中。

目前最经典的图像处理库差不多就是 OpenCV 了，它从最经典的图像算法到非常前沿的 DL 预训练模型囊括了 CV 的很多方面。但现在有一个问题，OpenCV 是不可微的，这意味着它更多的是做预处理等工作，而不能嵌入到整个训练流程中。

无论在深度学习还是传统的视觉处理方案中，最常用图像处理库就是 OpenCV 和 PIL 了。然而，因为 OpenCV 和 PIL 都是不可微的，所以这些处理都只可以作为图像的预处理而无法通过观察梯度的变化来对这些算子进行优化 （gradient-based optimization）。因此，Kornia 便应运而生。

AI 显然是最近几年非常火的一个新技术方向，从几年前大家认识到 AI 的能力，到现在产业里已经在普遍的探讨 AI 如何落地了。 我们可以预言未来在很多的领域，很多的行业，AI 都会在里边起到重要的作用。 目前在商业中有所应用，而且能够创收的只有搜索推荐和计算机视觉，因此，这两个方向的人力缺口很大。目前入门CV的常用套路就是： 看吴恩达《机器学习》《深度学习》课程，学一点机器学习的知识。 读几篇CV模型的文章，了解一下经典的Alexnet、R-CNN系列、YOLO等。 在github上找几个tensorflo

无论在深度学习还是传统的视觉处理方案中，最常用图像处理库就是 OpenCV 和 PIL 了。然而，因为 OpenCV 和 PIL 都是不可微的，所以这些处理都只可以作为图像的预处理而无法通过观察梯度的变化来对这些算子进行优化 （gradient-based optimization）。因此，Kornia 便应运而生。