Подходящие библиотеки сеток для дифференцируемого конвейера машинного обучения ⇐ Python

[Anonymous]

Я работаю над проектом, который включает в себя построение водонепроницаемой треугольной сетки из облака точек (возможно, с использованием альфа-форм), оптимизацию положений точек (с минимальным повторным расчетом сетки), проецирование сетки в 2D и поиск граничных точек, предотвращение самопересечений, расчет объема сетки и интеграция всего этого в дифференцируемый конвейер машинного обучения. Я ищу библиотеку сеток, которая мне поможет. В настоящее время я выбираю между Open3D и PyTorch3D, но готов использовать обе или любые другие библиотеки, с которыми я еще не сталкивался.
Я просмотрел документацию для обеих и моей наблюдения следующие.

Open3D против PyTorch3D: плюсы и минусы

Open3D предоставляет функциональные возможности для создания сетки из облако точек с использованием альфа формы (

Код: Выделить всё

create_from_point_cloud_alpha_shape

), проверьте, является ли сетка водонепроницаемой (

Код: Выделить всё

is_watertight

) и вычислите его объём (get_volume). Он также включает надстройку ML, хотя она, похоже, ориентирована на пакетную обработку и обработку наборов данных, а не на включение обратного распространения ошибки, поэтому для выполнения обратного распространения ошибки мне нужно будет выполнить обратное распространение ошибки через облако точек, чтобы получить новые точки, а затем вычислить новую сетку. на основе этих обновленных моментов.
С другой стороны, PyTorch3D хорошо интегрируется с PyTorch, что делает его полностью совместимым с дифференцируемым конвейером. Однако в нем отсутствует встроенная поддержка построения сетки на основе альфа-формы, проверки водонепроницаемости и прямого расчета объема (хотя объем можно реализовать вручную с использованием формулы трехмерных шнурков).

Ключевые вопросы

• Open3D кажется полнофункциональным для обработки геометрии, но ему не хватает дифференцируемости. Насколько сложно будет интегрировать Open3D в дифференцируемый конвейер?
• PyTorch3D поддерживает дифференцируемость, но не имеет необходимых инструментов обработки геометрии. Существуют ли обходные пути или плагины для решения этой проблемы?
• Существуют ли лучшие библиотеки, сочетающие в себе сильные стороны этих двух, или я недооцениваю усилия, необходимые для расширения одной из них?

Я буду признателен за любые советы, альтернативные предложения или идеи относительно того, переоценены или недооценены эти опасения.

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/793 ... l-pipeline