CVXNet Training with custom data for 2D case
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評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 20/100
- 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
調査の方向性
この issue では CVXNet、PyTorch、カスタム画像データ、ラスタ形式の ground-truth マスクが挙げられていますが、ファイル、テスト、エントリーポイントは提供されていません。まず、既存の CVXNet の sample-point と point-label の前処理経路を特定し、その後、画像座標と mask-label を使う提案ワークフローと比較してください。完了の条件は、2D トレーニングデータの準備について明確な指針が得られることです。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
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.
- 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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