CVXNet Training with custom data for 2D case

Đang mở
#683 0 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Chưa có ai nhận issue này.

Đánh giá

Độ khó
5/5
Thời gian dự kiến
Hơn một tuần
Mức phù hợp với người mới
20/100
Loại issue
Tài liệu
Độ rõ ràng
Cần làm rõ
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Công nghệ
python, pytorch

Hướng nghiên cứu

Issue này nêu tên CVXNet, PyTorch, dữ liệu ảnh tùy chỉnh và các mask ground-truth dạng raster, nhưng không cung cấp tệp, test hoặc entry point nào. Trước tiên, hãy xác định quy trình tiền xử lý sample-point và point-label hiện có của CVXNet, sau đó so sánh quy trình đó với workflow được đề xuất cho tọa độ ảnh và mask-label. Được xem là hoàn thành khi có hướng dẫn rõ ràng để chuẩn bị dữ liệu huấn luyện 2D.

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

Mô tả

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.

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.