Меню сайта
Поиск

Категории раздела
Кино, Видео и ТВ [8065]
Игры [1974]
Музыка [42400]
Софт [3420]
Литература [24826]
Все для мобильных [880]
Наши друзья









Наш баннер


Статистика
Зарегистрировано
Всего - 108237
За месяц - 14
За неделю - 5
Вчера - 0
Сегодня - 0

Онлайн всего: 1
Гостей: 1
Пользователей: 0


Главная » Файлы » Литература

Скачать Трехмерное глубокое обучение на Python. Разрабатывайте модели компьютерного зрения с использованием 3D-данных с помощью библиотеки PyTorch3D бесплатно

09.07.2023, 16:42

Трехмерное глубокое обучение на Python. Разрабатывайте модели компьютерного зрения с использованием 3D-данных с помощью библиотеки PyTorch3D и других инструментов — Эта книга дает полное представление о современном трехмерном глубоком обучении и помогает разработчикам в области компьютерного зрения применить свои знания на практике.
Благодаря этому практическому руководству по трехмерному глубокому обучению разработчики в области трехмерного компьютерного зрения смогут применить свои знания на практике. В данной книге представлен практический подход к реализации вычислительных решений в указанной области и связанных с ней методологий, которые помогут вам быстро начать работу и повысить продуктивность. Оснащенные пошаговыми объяснениями важных понятий, практическими примерами и вопросами для самопроверки, вы начнете с обследования передовых методов трехмерного глубокого обучения.
Вы познакомитесь с базовой обработкой 3D-данных полигональной сетки и облака точек с помощью библиотеки PyTorch3D, такой как загрузка и сохранение файлов PLY и OBJ, проецирование 3D-точек на координаты камеры с использованием моделей перспективной камеры и ортографической камеры, отрисовка облаков точек и полигональных сеток на изображениях и т.д.
Вы также научитесь реализовывать некоторые современные алгоритмы трехмерного глубокого обучения, такие как дифференцируемая отрисовка, NeRF, SynSin и Mesh R-CNN, поскольку благодаря библиотеке PyTorch3D программирование этих моделей глубокого обучения значительно упрощается. К концу этой книги вы сможете реализовывать свои собственные модели трехмерного глубокого обучения.
Для кого эта книга предназначена:
Эта книга предназначена для всех тех, кто начинает свою карьеру в области машинного обучения, а также практиков среднего уровня, исследователей данных, инженеров машинного обучения и инженеров глубокого обучения, которые стремятся хорошо разбираться в методах компьютерного зрения, используя 3D-данные.

Название: Трехмерное глубокое обучение на Python. Разрабатывайте модели компьютерного зрения с использованием 3D-данных с помощью библиотеки PyTorch3D и других инструментов
Автор: Ксудонг Ма, Вишах Хегде, Лилит Йольан
Издательство: ДМК Пресс
Год: 2023
Страниц: 228
Формат: PDF
Размер: 12,47 МБ
Качество: отличное
Язык: русский

Скачать Трехмерное глубокое обучение на Python. Разрабатывайте модели компьютерного зрения с использованием 3D-данных с помощью библиотеки PyTorch3D и других инструментов

Скачать с katfile.com
Скачать с oxy.st
Скачать с turb.pw

Windows от 290 руб, Office от 450 руб, Антивирусы от 220 руб.
ЗДЕСЬ


Ключи для антивирусов, Windows, Office, софта и разнообразных сервисов по необычайно низким ценам!
 Проверенный магазин!




Категория: Литература | Добавил: Gunpowder | Теги: глубокое, 2023, python, обучение, трехмерное
Просмотров: 71 | Загрузок: 0 | Рейтинг: 0.0/0

Похожие файлы:

Всего комментариев: 0
ПРОФИЛЬ
Гость


Мы рады вас видеть. Пожалуйста
зарегистрируйтесь или
авторизуйтесь!

ТОП ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ
null filh
null6422
null15
null0

null gringo
null3255
null2077
null0

null lev2009
null3085
null75
null0

null alban013
null2765
null1377
null0

null Gunpowder
null2194
null0
null0

null ivashka
null2085
null0
null0

null mitezh
null2053
null3963
null0

null eltarc
null1964
null678
null0

Нас посещает мир
free counters
Теги сайта
letitbit ключи | depositfiles ключи | бесплатные ключи | скачать самую новую музыку бесплатно | программы для пк скачать бесплатно | любимые книги скачать бесплатно | модные журналы скачать бесплатно | скачать фильмы по прямой ссылке
Rambler's Top100 Анализ сайта Яндекс цитирования