Google AI发布了TensorFlow 3D,将3D深度学习能力引入TensorFlow,加入3D稀疏卷积网络,在Waymo Open数据集上的实验表明,这种实现比预先设计好的TensorFlow操作提速「20倍」。
随着自动驾驶汽车与机器人的深入发展,激光雷达、深度传感摄像机、雷达等3D传感器已经成为了获取道路数据的必要设备。
而利用这些传感器的机器学习系统则显得尤为重要,因为它可以帮助硬件在现实世界中进行导航等操作。
近期,包括目标检测、透明目标检测等模型的3D场景理解方面取得了很大进展,但是由于3D数据可用的工具和资源有限,这个领域仍面临挑战。
为了进一步提高对3D场景的建模,简化研究人员的工作,Google AI发布了TensorFlow 3D (TF 3D) ,一个高度模块化、高效的库,旨在将3D深度学习能力引入TensorFlow.
TF 3D提供了一系列当下常用的操作、损失函数、数据处理工具、模型和度量,使更多的研究团队能够开发、培训和部署最先进的3D场景理解模型。
TF 3D包含用于最先进的3D语义分割、3D目标检测和3D实例分割的培训和评估任务,还支持分布式训练。
另外,TF 3D还支持其他潜在的应用,如三维物体形状预测、点云配准和点云增密。此外,它提供了一个统一的数据集规范和训练、评价标准三维场景理解数据集的配置。
目前,TF 3D支持Waymo Open、 ScanNet和Rio数据集。
然而,用户可以自由地将其他流行的数据集,如NuScenes和Kitti,转换成类似的格式,并将其用于已有或自定义的pipeline模型中,还可以利用TF 3D进行各种3D深度学习研究和应用,从快速原型设计到部署实时推理系统。
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