Как в 3D-мире найти своё место и многое другое с помощью TensorFlow Graphics и PyTorch3D

В последнее время компьютерная графика активно используется для решения задач компьютерного зрения. В связи с чем мастодонты сферы разработки инструментов для глубокого обучения (Google и Facebook) расширяют функциональность своих фреймворков (TensorFlow и Pytorch), дифференцируемых графическими слоями. Как следствие разработаны две библиотеки TensorFlow Graphics и Pytorch3D, c помощью которых можно решать задачи, связанные с 3D-данными.

В этом докладе спикер ответит на вопросы:

• как определить свое положение в 3D пространстве по одной фотографии;
• какие задачи, связанные с 3D данными, теперь можно решить с использованием Python, не прибегая к С++;
• какие есть существенные различия в реализациях графических слоев в фреймворках и как это может сказываться на результатах оптимизации.