nvTorchCam：面向相机无关性的可微几何视觉开源库
计算机视觉与模式识别
2024-10-17 v1
摘要
我们介绍了 nvTorchCam，这是一个在 Apache 2.0 许可证下开发的开源库，旨在使深度学习算法与相机模型无关。nvTorchCam 抽象了诸如投影和反投影等关键相机操作，使开发人员能够一次性实现算法，并可应用于各种相机模型，包括针孔、鱼眼和 360 全景等，这些相机模型在汽车和房地产捕获应用中常见。基于 PyTorch 构建的 nvTorchCam 完全可微，并支持 GPU 加速和批处理以实现高效计算。此外，针对一种相机类型的训练得到的深度学习模型，可直接迁移到其他相机类型，而无需额外修改。在本文中，我们提供了 nvTorchCam 的概述、功能介绍，并通过各种代码示例和图示演示其用法。源代码和安装说明可在 nvTorchCam GitHub 页面处 https://github.com/NVlabs/nvTorchCam 找到。
引用
@article{arxiv.2410.12074,
title = {nvTorchCam: An Open-source Library for Camera-Agnostic Differentiable Geometric Vision},
author = {Daniel Lichy and Hang Su and Abhishek Badki and Jan Kautz and Orazio Gallo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.12074},
year = {2024}
}
备注
Source code and installation instructions are available at https://github.com/NVlabs/nvTorchCam