英偉達發佈kaolin:一個用於加速3D深度學習研究的PyTorch庫

由於大多數現實環境是三維的，因此理想情況下，應針對3D數據訓練旨在分析視頻或現實環境中的完整任務的深度學習模型。諸如機器人，自動駕駛汽車，智能手機和其他設備之類的技術工具目前正在產生越來越多的3-D數據，最終可以由深度學習算法對其進行處理。 但是，到目前爲止，在如此大量的3D數據上訓練深度學習算法一直相對困難，因爲某些人工智能（AI）研究人員只能訪問必要的工具和平臺。爲了解決缺乏現成的工具的不足，

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