NASA: generating input tfrecord files
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评估
- 难度
- 4/5
- 预计耗时
- 3-5 天
- 新手友好度
- 25/100
- Issue 类型
- 文档
- 描述清晰度
- 需要澄清
- 活跃度
- 停滞
- 技术栈
- python, tensorflow
- 领域
- data, machine-learning
调研方向
检查 tensorflow_graphics/projects/nasa 以及 issue 中链接的“Prepare the dataset”部分，然后确定示例 TFRecord 数据生成的实现位置。记录或公开均匀边界框采样、带法线噪声的表面 Poisson-disk 采样以及随机 ray-casting 标签的处理流程，以便用户能够复现示例数据。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
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 !
- 主要语言
- Python
- 星标
- 2.8k
- 派生
- 374
- 平均合并
- 5 天 9 小时
- 30 天内合并 PR
- 1
环境准备
- 没有 Dockerfile 或 Docker Compose 文件
- 没有 Pull Request 模板
- 阅读贡献指南
从这里开始
- 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。
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