3D-Datenwissenschaft mit Python

Kapitel 15. 3D Deep Learning mit PyTorch

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Unter werden die Dinge ein bisschen komplexer. Der Umgang mit 3D-Daten in Deep Learning-Architekturen unterscheidet sich deutlich von der Arbeit mit Text oder Bildern. Aber keine Sorge - wir gehen es Schritt für Schritt und in einem angenehmen Tempo an. Eine der größten Hürden liegt in der Datendarstellung. 3D-Daten können in verschiedenen Formaten übermittelt werden, z. B. als Punktwolken, 3D-Netze oder Voxel-Gitter, wie in Kapitel 4 gezeigt.

Erinnerst du dich an unsere früheren Experimente und Beiträge zu 3D-Datenstrukturen und -Repräsentationen? Es wird dich freuen zu hören, dass dies entscheidende Faktoren bei der Arbeit mit 3D Deep Learning sind. Tatsächlich hat die Wahl der 3D-Datendarstellung erhebliche Auswirkungen auf die Architektur und die Paradigmen deiner 3D Deep Learning-Lösung. Zum jetzigen Zeitpunkt können wir zwischen vier Datendarstellungen unterscheiden, die von 3D Deep Learning Ansätzen unterstützt werden: 3D-Punktwolken, 3D-Voxel-Gitter, 3D-Netze und Multiview-Bilddatensätze.

Jede Darstellung hat ihre Stärken und Herausforderungen, die die Wahl der richtigen Deep Learning-Architektur beeinflussen. Sich in diesem Stadium in die Einzelheiten zu stürzen, wäre so, als ob du ins kalte Wasser springen würdest, bevor du schwimmen gelernt hast. Du könntest dich von der Komplexität überwältigt ...