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ResNet也能用在3D模型上了，清华「计图」团队新研究已开源
用AI处理二维图像，离不开卷积神经网络（CNN）这个地基。 不过，面对三维模型，CNN就没有那么得劲了。 主要原因是，3D模型通常采用网格数据表示，类似于这样： 这些三角形包含了点、边、面三种不同的元素，缺乏规则的结构和层次化表示，这就让一向方方正正的CNN犯了难。 △CNN原理图，图源：维计图(Jittor) 1.1版本：新增骨干网络、JIT功能升级、支持多卡训练
计图(Jittor) 1.1版本：新增骨干网络、JIT功能升级、支持多卡训练 深度学习框架—计图（Jittor），Jittor的新版本V1.1上线了。主要变化包括： 增加了大量骨干网络的支持，增强了辅助转换脚本的能力，降低用户开发和移植模型的难度。 JIT（动态编译）功能升级，可支持高性能的自定义算子开发，并降低计图MPI分布式多卡
计图MPI分布式多卡 计图分布式基于MPI（Message Passing Interface），主要阐述使用计图MPI，进行多卡和分布式训练。目前计图分布式处于测试阶段。 计图MPI安装 计图依赖OpenMPI，用户可以使用如下命令安装OpenMPI： sudo apt install openmpi-bin openmpi-common libopenmpi-dev 计图计图点云库
计图点云库 已经实现的模型 Model Classification Segmentation PointNet √ √ PointNet ++ √ √ PointCNN √ √ DGCNN √ √ PointConv √ √ 使用方法 安装依赖 sudo apt inst