NASA: generating input tfrecord files
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評価
- 難易度
- 4/5
- 見積もり時間
- 3〜5日
- 初心者へのやさしさ
- 25/100
- issue の種類
- ドキュメント
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- python, tensorflow
- 領域
- data, machine-learning
調査の方向性
tensorflow_graphics/projects/nasa と issue でリンクされている「Prepare the dataset」セクションを確認し、サンプル TFRecord データの生成がどこに実装されているかを特定してください。一様なバウンディングボックスサンプリング、法線ノイズを伴う表面の Poisson-disk サンプリング、ランダム化された ray-casting ラベルのプロセスを文書化するか、利用できる形にして、ユーザーがサンプルデータを再現できるようにしてください。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Hi,
I have some questions about generating input dataset for NASA.
Could you open the script used when generating the sample tfrecord data?
According to section 6.1 in the paper, training data consists of two:
- randomly sample points uniformly within a bounding box scaled to 110% of its original diagonal dimension
- Poisson disk sampling on the surface with normal noise (sigma 0.03)
and the indicator labels are computed by randomized ray casting and checking the parity
I'm wondering how this sampling process was implemented.
Thank you for your great work !
- 主要言語
- Python
- スター
- 2.8k
- フォーク
- 374
- 平均マージ
- 5日 9時間
- マージ済み PR（30日）
- 1
環境構築
- Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
- プルリクエストのテンプレートなし
- コントリビューションガイドを読む
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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