Трехмерное глубокое обучение на Python

В этом руководстве исследуется современное трехмерное глубокое обучение: приводятся пошаговые объяснения базовых понятий и концепций, а также практические примеры, на основе которых вы сможете создавать собственные модели. Вы научитесь обрабатывать 3D-данные с использованием облаков точек, полигональных сеток; работать с 3D-геометрией, моделями камеры, системами координат; разбираться в понятиях отрисовки, затенения и др.; применять современные продвинутые модели трехмерного глубокого обучения, такие как NeRF, SynSin, Mesh R-CNN.

Издание предназначено для практиков машинного обучения от начального до среднего уровня, исследователей данных, а также инженеров машинного и глубокого обучения, которые хотят изучить и применять методы трехмерного компьютерного зрения.