naver/roma

解决的问题

简化了在 PyTorch 中处理 3D 旋转的复杂数学过程，提供在不同旋转表示之间进行转换以及执行可微操作的方法，这对于训练机器学习模型至关重要。

工作原理

RoMa 提供了一套工具，用于在各种旋转格式（如旋转向量、单位四元数和旋转矩阵）之间进行映射，并将欧几里得空间映射到旋转空间。它包含计算测地距离、执行球面插值（Slerp）以及使用齐次矩阵管理刚体变换（旋转和平移）的实用工具。

适用人群

需要精确且可微分的 3D 旋转操作的 3D 视觉、机器人学和机器学习项目的研究人员和开发者。

特色亮点

• 旋转表示之间的可微映射。
• 支持任意数量的批量维度。
• 使用特殊普罗克鲁斯特斯（Special Procrustes）和特殊格拉姆-施密特正交化（Special Gram-Schmidt orthonormalization）从任意输入进行旋转回归的工具。
• 内置对刚体变换和齐次矩阵的支持。