CVXNet Training with custom data for 2D case
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Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 20/100
- Tipo de issue
- Documentación
- Claridad
- Necesita aclaración
- Estado de actividad
- Estancado
Línea de trabajo
El issue menciona CVXNet, PyTorch, datos de imagen personalizados y máscaras rasterizadas de ground truth, pero no proporciona archivos, pruebas ni puntos de entrada. Primero localiza la ruta existente de preprocesamiento de CVXNet para sample-points y point-labels, y después compárala con el flujo de trabajo propuesto para coordenadas de imagen y mask-labels. Se considera terminado cuando haya una guía clara para preparar datos de entrenamiento 2D.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Hi @Awcrr
I'm trying to reimplement the cvxnet model in pytorch and train for a custom dataset of images. I intend to do single view reconstruction but for the 2D case i.e output 2D polygons/shapefiles instead of 3D meshes. I have a custom dataset of images and corresponding gt raster seg masks. Can you please tell me how to preprocess this data for training with cvxnet?
In particular, I'm confused about how to generate the sample points and the corresponding point labels for this dataset.
If I have to guess, I sample random coordinates from the image array (x, y) and get their corresponding label from the raster gt seg masks. Is that correct?
Any help will be appreciated. Looking forward to your reply.
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 2.8k
- Forks
- 374
- Merge medio
- 5 d 9 h
- PR fusionados (30 d)
- 1
Preparar el entorno
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Sin plantilla de pull request
- Leer la guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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