Kornia: Differenzierbare Vision mit Geometrieoptimierung, LoFTR & GPU‑Augmentierungen
Anzeige
In einem neuen Tutorial demonstriert das Team, wie man mit Kornia und PyTorch eine vollständig differenzierbare Computer‑Vision‑Pipeline aufbauen kann.
Der Einstieg erfolgt mit GPU‑gestützten, synchronisierten Augmentationsketten für Bilder, Masken und Keypoints, die eine effiziente Datenverarbeitung ermöglichen.
Im nächsten Schritt wird die Geometrie differenzierbar gemacht: Eine Homographie wird direkt über Gradientenabstieg optimiert, sodass Transformationen nahtlos in das Netzwerk integriert werden.
Abschließend wird gezeigt, wie das lernbasierte Matching-Modell LoFTR eingesetzt wird, um robuste Feature‑Matches zu erzeugen und die gesamte Pipeline zu vervollständigen.
Ähnliche Artikel
arXiv – cs.AI
•
NNGPT: KI-gestützte AutoML-Revolution für Computer Vision
Towards Data Science
•
PyTorch Explained: From Automatic Differentiation to Training Custom Neural Networks
PyTorch – Blog
•
PyTorch Day China begeistert Entwickler in Peking – 16 Talks in einem Tag
Analytics Vidhya
•
Top 10 Python-Bibliotheken für KI und maschinelles Lernen
arXiv – cs.LG
•
TinyTorch: 20‑Modul‑Kurs für ML‑Systeme von Grund auf
arXiv – cs.LG
•
NaNs beschleunigen U-Net-Modelle für Neuroimaging