tensorflow_graphics.datasets.modelnet40
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评估
- 难度
- 4/5
- 预计耗时
- 3-5 天
- 新手友好度
- 30/100
- Issue 类型
- 缺陷
- 描述清晰度
- 需要澄清
- 活跃度
- 停滞
- 技术栈
- python
- 领域
- data, machine-learning
调研方向
从 tensorflow_graphics/datasets/modelnet40/modelnet40.py 中的 _URL 定义开始，然后使用 ModelNet40.load(split='train', with_info=True) 重现失败。将正常下载路径与文档中介绍的本地服务器解决方法进行比较。当无需手动服务器即可下载并构建数据集，并且后续使用 download=False 加载时能够复用数据，即表示完成。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
Security certificate on the Stanford side is expired, so auto-download of resources fails.
Major hack to get it working in the meantime:
- download
https://shapenet.cs.stanford.edu/media/modelnet40_ply_hdf5_2048.zipmanually - in the download folder, start a server with
python3 -m http.server 8080 - modify _URL in
tensorflow_graphics/datasets/modelnet40/modelnet40.pyto be_URL = 'http://localhost:8080/modelnet40_ply_hdf5_2048.zip' - allow dataset to be built by executing
from tensorflow_graphics.datasets.modelnet40 import ModelNet40
ds_train, info = ModelNet40.load(split='train', with_info=True)
- after this, ensure you do not re-download:
data_dir = '~/tensorflow_datasets'
ds_train, info = ModelNet40.load(split='train', with_info=True, data_dir=data_dir, download=False)
- 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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