Fondamenti delle nuvole di punti e del machine learning 3D

Con l'espansione del calcolo spaziale, della robotica e dei sistemi autonomi, comprendere come le macchine interpretano il mondo fisico è una competenza fondamentale per gli sviluppatori e i data scientist moderni.Le nuvole di punti fungono da struttura dati fondamentale per rappresentare queste ricche informazioni tridimensionali. Questo corso basato su testo ti guida dalle basi assolute dei sistemi di coordinate 3D all'elaborazione di complessi set di dati spaziali, aiutandoti a costruire una solida base concettuale e pratica nelle rappresentazioni di dati 3d. Imparerai a: Comprendere i sistemi di coordinate 3D fondamentali, i vettori e i formati di dati spaziali; Analizzare le caratteristiche della nuvola di punti tra cui coordinate, normali e canali di colore; Elaborare dati spaziale 3d grezzi utilizzando Python e librerie scientifiche standard; Configurare e manipolare strutture 3 D utilizzando il framework PyTorch3D; Esplorare moderni modelli di analisi profonda Applicare tecniche di pre-elaborazione e aumento dei dati per preparare set di dati 3D per modelli di apprendimento automatico. Iniziamo con la terminologia chiave e i concetti geometrici fondamentali prima di passare passo dopo passo a strutture di dati, pipeline di elaborazione e applicazioni pratiche di apprendimento automatico. Questo corso è progettato per sviluppatori di software, scienziati dei dati e studenti che sono nuovi alla visione 3D del computer, senza esperienza precedente in PyTorch3D richiesto.Inizia a leggere oggi per costruire le tue basi nel calcolo spaziale e nell'apprendimento automatico 3d.