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PyTorch 3D卷积在深度学习与计算机视觉领域，尤其是3D图形处理和体积数据处理方面，扮演着重要角色。以下是PyTorch 3D卷积的主要用途：
- 3D网格处理：轻松加载、变换、渲染3D网格模型。
- 点云操作：支持点云数据的处理与分析。
- 渲染器：内置高效渲染器，支持将3D场景转化为2D图像，适用于3D物体识别、仿真等任务。
- 深度学习兼容：与PyTorch深度集成，允许在3D任务中直接使用深度学习模型进行训练和推理。