Partnet segmentation experiments
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Évaluation
- Difficulté
- 5/5
- Temps estimé
- Plus d'une semaine
- Accessibilité débutants
- 20/100
- Type d'issue
- Documentation
- Clarté
- À clarifier
- Activité
- À l'abandon
- Stack technique
- python, tensorflow
- Domaine
- data, machine-learning
Piste de recherche
Commencez par examiner Figure 11 et le jeu de données PartNet utilisé pour les expériences de segmentation, puis déterminez comment la précision des points rapportée est liée aux BAE labels et aux part names tels que back, arm, base et seat. C’est terminé lorsque la procédure d’évaluation est documentée ou que le PartNet experiment code demandé est fourni.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Description
Hi, now I'm trying to evaluate the segmentation performance with PartNet as Figure 11 in the paper.
However, I'm confused about the details. for example, how to calculate the "accuracy" of the points? is it depends on the labels from BAE?
When I downloaded the PartNet dataset, there are no labels like back, arm, base, seat, etc...
Could you explain how to get the numbers? or could you upload experience code for the PartNet?
Thank you for reading! I'm looking forward to your kind answer.
- Langage dominant
- Python
- Étoiles
- 2.8k
- Forks
- 374
- Merge moyen
- 5 j 9 h
- PR mergées (30 j)
- 1
Préparer son environnement
- Aucun Dockerfile ni fichier Docker Compose
- Aucun modèle de pull request
- Lire le guide de contribution
Par où commencer
- Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
- Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
- Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
- Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.
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