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オイラー角に潜む5つの罠 - Qiita
オイラー角には罠がたくさん！！ 3次元の姿勢表現によく用いられる『オイラー角』。 他の姿勢表現には『回転行列』、『クォータニオン』などが挙げられる。他にもいろいろあるけど、代表的なのはこの3つ。 その中でもオイラー角は、3つのパラメータで表現できることや、人間に理解しやすい構造をしている、といった利点がある。 ただし、実際に扱うとなると非常に面倒くさい性質を持っている。 この記事は、オイラー角の面倒な性質をまとめて解説する記事である。 解説というよりも愚痴に近いかもしれない。 オイラー角とは 以下、Wikipediaより抜粋。 オイラー角は3つの角度の組で表される。 一方の座標系を$( x, y, z )$で表し、他方を$( X, Y, Z )$で表す。 簡単のために、2つの座標系は原点を共有するものと考える。 オイラー角は座標軸まわりの回転を繰り返すことで表すこともできる。 1. $(
PyTorch3D 入門｜npaka
1. PyTorch3D「PyTorch3D」は、3Dグラフィックス向けの機械学習ライブラリです。「TensorFlow Graphics」「NVIDIA Kaolin」がTensorFlowをサポートするのに対し、「PyTorch3D」はPyTorchをサポートします。 2. 3Dグラフィックス向けの機械学習3Dグラフィックス向けの機械学習の多くは、「2D画像」から「3D世界」の推論を行います。 学習は、「変換関数」の他に「レンダリング」も含めて誤差逆伝播を行い、最適値を見つけ出すことができます。 「3D再構成」は、2D画像から3Dモデルを生成するタスクです。「入力画像」を「変換関数」で3Dモデルに変換し、それをレンダリングで2D画像に変換します。これが元の物体のシルエットに近くなるように、「変換関数」を更新します。 3. チュートリアルの内容今回は、「球体メッシュ」を関数で変換した「予
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