CVXNet Training with custom data for 2D case
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评估
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- 20/100
- Issue 类型
- 文档
- 描述清晰度
- 需要澄清
- 活跃度
- 停滞
调研方向
该 issue 提到了 CVXNet、PyTorch、自定义图像数据和栅格 ground-truth 掩码，但没有提供文件、测试或入口点。首先定位现有的 CVXNet sample-point 和 point-label 预处理路径，然后将其与所提议的图像坐标和 mask-label 工作流进行比较。完成的标准是为准备 2D 训练数据提供明确的指导。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
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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