Facebook üç boyutlu düşünen AI’yı etkinleştirmek için PyTorch3D geliştirdi

Facebook, 3D ortamlarda çalışabilen yapay zeka modellerinin geliştirilmesini kolaylaştıran aracı PyTorch3D kodunu yayınladı.
16 Mart 2020216

PyTorch3D ile Facebook araştırma ekibi, teknolojiyi uygulamalarda uygulamak adına öğrenme eğrisini azaltmak istiyor. 

Facebook üç boyutlu düşünen AI’yı etkinleştirmek için PyTorch3D geliştirdi

3D alanlarda çalışabilme veya en azından 3D alanlarda anlayabilme yeteneği, çeşitli alanlardaki derin öğrenme uygulamaları için gereklidir. En belirgin alan robotik, sanal ve artırılmış gerçekliktir. Nesnelerin iki boyutlu fotoğraflarını analiz eden geleneksel bir görüntü tanıma modeli bile, bir nesnenin gerçek hayattaki üç boyutlu formu hakkında bilgi sahibi olmaktan yararlanabilir çünkü ekstra bağlam doğruluğunu artırmaya yardımcı olabilir.

Ancak 3D derin öğrenmenin faydalarının kilidinin açılmasında kaydedilen ilerleme, Facebook’un söylediğine göre amaca yönelik geliştirilen araçların bir eksikliği olduğu için nispeten yavaş olmuştur. PyTorch3D ile sosyal ağın araştırmacıları bu boşluğu ele almak ve teknolojiyi uygulamalarda uygulamak için öğrenme eğrisini azaltmak istiyor.

PyTorch3D’nin ilk bileşeni Meshes adı verilen bir veri yapısıdır. Dijital 3D modeller, çok sayıda farklı çeşitte gelen ve çalışması zor olabilen kafeslerden, çokgenlerden oluşur. Facebook’un açıklamasına göre Meshes yapısı, bu şekillerin düzenlenmesi için yapay zeka geliştiricilerinin verileriyle çalışmasını kolaylaştırdığı tek tip bir format sağlar.

Geliştiriciler, Facebook’un PyTorch3D’ye dahil ettiği bir dizi kayıp işlevini ve operatörünü kullanarak 3D modellerini işlemek için AI modelleri oluşturabilirler. Kayıp fonksiyonları, yapay zekanın bir veri seti üzerinde eğitilirken yaptığı hataları izlemek için kullanılan algoritmalardır, öğrenme sürecini doğru yönde yönlendirmeye yardımcı olan bilgilerdir. Operatörler esasen 3B nesneleri içeren karmaşık görev hesaplamaları yapmak için kısayolları kodlar.

Facebook araştırmacıları Nikhila Ravi, Georgia Gkioxari ve Justin Johnson, bir blog yazısında PyTorch3D hakkında şu şekilde yazdılar: “Ortak operatörlerin uygulamalarını ve 3D veriler için kayıp işlevlerini optimize etme ve heterojen girdi gruplarını destekleme çalışmalarını yaptık. Zaman içinde ortak operatörler kümesine eklemeye devam edeceğiz.”

Facebook, 3D verilerini geliştiriciler tarafından görüntülenebilen veya uygulamalar tarafından işlenebilen 2D görüntülere dönüştüren bir oluşturma motoruyla PyTorch3D’nin özellik setini tamamladı. Oluşturucu, yalnızca nesne üretmekle kalmaz aynı zamanda aydınlatma ve gölgeleme efektleri de ekleyebilir. PyTorch3D ayrıca projelerin popüler derin öğrenme çerçevelerine aktarılmasını sağlayan bir uygulama programlama arayüzüne sahiptir.


Fatal error: Uncaught wfWAFStorageFileException: Unable to save temporary file for atomic writing. in /var/www/vhosts/isteteknoloji.com.tr/httpdocs/wp-content/plugins/wordfence/vendor/wordfence/wf-waf/src/lib/storage/file.php:35 Stack trace: #0 /var/www/vhosts/isteteknoloji.com.tr/httpdocs/wp-content/plugins/wordfence/vendor/wordfence/wf-waf/src/lib/storage/file.php(659): wfWAFStorageFile::atomicFilePutContents('/var/www/vhosts...', '<?php exit('Acc...') #1 [internal function]: wfWAFStorageFile->saveConfig('livewaf') #2 {main} thrown in /var/www/vhosts/isteteknoloji.com.tr/httpdocs/wp-content/plugins/wordfence/vendor/wordfence/wf-waf/src/lib/storage/file.php on line 35