如何解析三维深度学习Pytorch库Kaolin，很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。

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作者提出了一个旨在加速3D深度学习研究的PyTorch库——Kaolin  。  Kaolin这个名字来自于kaolinite，中文意思是高岭石，亦称“高岭土”、“瓷土”  ，是一种黏土矿物，有时会在三维建模中用到。
Kaolin实现了多种可用于3D深度学  习的模块。  具有加载和预处理常用3D数据集的功能，包括ShapeNet、PartNet、SHREC、ModelNet、ScanNet和HumanSeg等。  调用起来也是非常的方便，以ModelNet为例，代码是：  

Kaolin库可用于处理网格（meshes）、点云（pointclouds）、符号距离函数（signed distance functions）和体素网格（voxel grids）等各类3D数据，从而可以减轻研究人员重复编写代码造轮子的需要。   Kaolin将几种图形学模块打包在一起，包括渲染、照明、阴影和视图变形等，非常实用。   此外，Kaolin还支持一系列损失函数和评估指标以进行无缝评估，并提供可视化功能来渲染3D结果。    

重要的是，作者还构建了一个综合的网络模型库，其中包括许多最先进的3D深度学习架构，可以在研究中用到。  可以看到这里包括了大家很熟悉的一些网络架构，比如PointNet++。   使用起来也是非常的方便。 并且，这个库里实现的网络版本，要比原版本网络运行速度快，例如以下几种网络：  

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