Kaolin, hızlandırılmış 3B Derin Öğrenme Araştırmalarında kullanılan bir araç setidir.

NVIDIA Kaolin kütüphanesi, 3B nesneler ile çalışmak için bir PyTorch API sağlar. Modüler farklılaştırılabilir render, nesneler arasında hızlı dönüşümler, veri yükleme, 3B kontrol noktaları ve daha fazlası gibi giderek artan GPU için optimize edilmiş işlemler koleksiyonunu içerir.

NVIDIA Omniverse Kaolin App, 3B veri setlerinin incelenmesine, eğitim sırasında bir modelin 3B çıktılarının etkileşimli olarak görselleştirilmesine ve sentetik veri setleri oluşturmasını sağlayan, 3B derin öğrenme araştırmacıları için etkileşimli bir uygulamadır. Omniverse Kit üzerine inşa edilen araştırma uygulaması, yüksek kaliteli RTX Rendering’den yararlanır ve yeni uzantılardan sürekli olarak yeni fonksiyonlar eklenir.

Bu araçlar bir araya geldiğinde, 3B uygulamalar için AI araştırmalarını süresini büyük ölçüde azaltabilir.

Modüler ve optimize edilmiş mesh farklılaştırılabilir render kullanarak grafik uygulamaları geliştirin.

Makine öğrenmesi modellerinizi eğitmek için kolayca yüksek boyutlu 3B veri setleri yükleyebilirsiniz. İçi ve dışa aktarma işlemlerinde OBJ ve USD formatlarını kullanın.

3B loss fonksiyonlarının GPU için optimize edilmiş uygulamalarını ve 3B veriler üzerinde büyüyen diğer işlemler koleksiyonunu kullanabilirsiniz.

Model eğitimini etkileşimli olarak görselleştiren 3B kontrol noktalarını, mesh, point clouds ve voxel grids için USD formatında dışa aktarabilirsiniz.

NVIDIA Omniverse Platformu Omniverse Kaolin App, 3B’lu veri ve eğitim sonuçlarının yüksek kaliteli render ve etkileşimli görselleştirme yapılmasını sağlar.

Modelinizin nasıl eğitildiğini gözlemlemek için Kaolin python API kullanılarak dışa aktarılan 3B kontrol noktalarının yinelemelerini gözden geçirin. 3B çıktıları inceleyerek geliştirme aşamasındaki modellerde hata ayıklama yapın ve nihai sonuçları render alın.

RTX ışını ve yol izleme ile devasa eğitim veri kümelerini render alın ve segmentasyon haritaları, sınırlayıcı kutular, derinlik haritaları ve normaller etiketlerini dışa aktarın.

Eğitim verileriniz hakkında fikir edinmek ve tutarsızlıkları belirlemek için 3B veri kümelerini zahmetsizce örnekleyin, render alın ve inceleme yapın.