Padding mesh data

Đang mở
  • Có gì không ổn?
#544 3 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Chưa có ai nhận issue này.

Đánh giá

Độ khó
4/5
Thời gian dự kiến
3-5 ngày
Mức phù hợp với người mới
25/100
Loại issue
Lỗi
Độ rõ ràng
Cần làm rõ
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Công nghệ
python, tensorflow
Lĩnh vực
computer-graphics, machine-learning

Hướng nghiên cứu

Bắt đầu với mã phân đoạn mesh và notebook Colab/IPython được đề cập trong issue, sau đó lần theo cách các mảng vertex và face tùy chỉnh đi vào mạng. Tái hiện trường hợp tập dữ liệu được đệm bằng số 0 và so sánh hành vi kết xuất và huấn luyện với mesh không được đệm; được xem là hoàn thành khi có một phương pháp padding được ghi lại, kết xuất chính xác và cho phép mạng học.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Mô tả

I am trying to train the mesh segmentation code here in tensorflow graphics with my own dataset. My dataset has some meshes with varying vertex count and edge count. I tried to zero-pad the vertices and faces array for each mesh so that all the meshes in my dataset will have the same number of vertices and faces.

However, I am running into issue of

  1. not able to view the mesh from the colab ipython notebook. (My vertices are between 0 and 1, so I know without padding I can view them)
  2. Since the padding for faces did not allow any negative values (pytorch3d sets the padding value for faces to be -1 and I believe here I have to pad it with 0), I had to pad the faces with a 0 which obviously pointed to the first vertex in the list.

Can you someone clearly point a way to pad custom mesh datasets and feed it into the network. An example to do this is very much appreciated. Thanks in advance

NOTE: The network is training with this zero padded dataset, but not really learning anything.

Ngôn ngữ chính
Python
Star
2.8k
Fork
374
Merge trung bình
5 ngày 9 giờ
Pull request đã merge (30 ngày)
1

Chuẩn bị môi trường

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Issue khác của tensorflow/graphics

Tất cả issue của tensorflow/graphics

Issue tương tự

Thêm issue về Python

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.