ترجمت واجهة Cloud Translation API‏ هذه الصفحة.
Switch to English

شبكة البرنامج المساعد

نظرة عامة

تنسجم ونقاط سحابة هي أنواع هامة وقوية من البيانات لتمثيل الأشكال 3D، ودرس على نطاق واسع في مجال الرؤية الكمبيوتر ورسومات الحاسوب. بيانات 3D أصبح أكثر في كل مكان والباحثين تحدي مشاكل جديدة مثل 3D هندسة الإعمار من البيانات 2D، 3D نقطة سحابة تجزئة الدلالي، محاذاة أو تتحول الكائنات 3D وهلم جرا. ولذلك، تصور النتائج، وخصوصا خلال مرحلة التدريب، أمر بالغ الأهمية لفهم أفضل لكيفية ينفذ نموذج.

شبكة البرنامج المساعد في TensorBoard {عرض = "100٪"}

ويهدف هذا البرنامج المساعد لعرض الغيوم 3D نقطة أو تنسجم (مثلث الغيوم نقطة) في TensorBoard. وبالإضافة إلى ذلك، فإنه يسمح للمستخدم للتفاعل مع الكائنات المقدمة.

API موجز

إما شبكة أو سحابة نقطة يمكن أن تكون ممثلة من قبل مجموعة من التنسورات. على سبيل المثال، يمكن للمرء أن يرى سحابة نقطة كمجموعة من 3D إحداثيات نقاط وبعض الألوان المرتبطة بكل نقطة.

 from tensorboard.plugins.mesh import summary as mesh_summary
...

point_cloud = tf.constant([[[0.19, 0.78, 0.02], ...]], shape=[1, 1064, 3])
point_colors = tf.constant([[[128, 104, 227], ...]], shape=[1, 1064, 3])

summary = mesh_summary.op('point_cloud', vertices=point_cloud, colors=point_colors)
 

ملاحظة colors موتر هو اختياري في هذه الحالة ولكن يمكن أن تكون مفيدة لإظهار دلالات مختلفة من النقاط.

يدعم البرنامج المساعد في الوقت الراهن سوى تنسجم الثلاثي والتي تختلف من الغيوم نقطة فوق فقط من خلال وجود وجوه - مجموعة من القمم التي تمثل المثلث على شبكة.

 mesh = tf.constant([[[0.19, 0.78, 0.02], ...]], shape=[1, 1064, 3])
colors = tf.constant([[[128, 104, 227], ...]], shape=[1, 1064, 3])
faces = tf.constant([[[13, 78, 54], ...]], shape=[1, 752, 3])

summary = mesh_summary.op('mesh', vertices=mesh, colors=colors, faces=faces)
 

فقط colors موتر هو اختياري للملخصات شبكة.

تكوين المشهد

طريقة كيف سيتم عرض الكائنات يعتمد أيضا على تكوين المشهد، أي كثافة ولون من مصادر الضوء، مادة الكائنات، ونماذج الكاميرا وهلم جرا. كل ذلك يمكن تكوين عبر معلمة إضافية config_dict . هذا القاموس قد يحتوي على ثلاثة مفاتيح رفيعة المستوى: camera ، lights و material . يجب أن يكون كل مفتاح قاموس مع مفتاح إلزامية cls ، وهو ما يمثل صالحة THREE.js اسم الفئة.

 camera_config = {'cls': 'PerspectiveCamera'}
summary = mesh_summary.op(
    "mesh",
    vertices=mesh,
    colors=colors,
    faces=faces,
    config_dict={"camera": camera_config},
)
 

camera_config من المقتطف أعلاه يمكن توسيعها وفقا ل وثائق THREE.js . كل المفاتيح من camera_config سيتم تمريرها إلى فئة مع اسم camera_config.cls . على سبيل المثال (استنادا إلى PerspectiveCamera الوثائق ):

 camera_config = {
  'cls': 'PerspectiveCamera',
  'fov': 75,
  'aspect': 0.9,
}
...
 

مانع أن تكوين المشهد ليس متغير للتدريب (أي ثابت) وينبغي أن تقدم فقط أثناء إنشاء ملخصات.

كيفية تثبيت

حاليا البرنامج المساعد هو جزء من TensorBoard بناء ليلا، لذلك عليك ان تثبيته قبل استخدام البرنامج المساعد.

Colab

pip install -q -U tb-nightly

ثم تحميل تمديد Tensorboard وتشغيله، على غرار كيف أن تفعل ذلك في الصالة:

 %load_ext tensorboard
%tensorboard --logdir=/path/to/logs
 

يرجى الاطلاع على سبيل المثال Colab دفتر لمزيد من التفاصيل.

طرفية

إذا كنت ترغب في تشغيل TensorBoard بناء ليلا محليا، تحتاج أولا إلى تثبيت ما يلي:

 pip install tf-nightly
 

ثم فقط تشغيله:

 tensorboard --logdir path/to/logs