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3D classification example based on DenseNet - Occlusion Sensitivity
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- Langage dominant
- Jupyter Notebook
- Étoiles
- 2.5k
- Forks
- 803
- Merge moyen
- 6 j 22 h
- PR mergées (30 j)
- 3
Description
Hi all,
I tried downloading and running the 3D classification example based on DenseNet tutorial code on occlusion sensitivity, but unfortunately it didn't generate the same map as the example for me.
This is what I've got so far.
Any ideas?
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Piste de recherche
Téléchargez et exécutez l’exemple de classification 3D basé sur DenseNet, puis comparez sa carte de sensibilité à l’occlusion avec l’image d’exemple jointe à l’issue. Reproduisez la divergence et déterminez ce qui doit être modifié pour que la carte générée corresponde au résultat du tutoriel.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Évaluation
- Stack technique
- jupyter-notebook, pytorch
- Domaine
- machine-learning
- Type d'issue
- Bug
- Difficulté
- 4/5
- Temps estimé
- 3-5 jours
- Activité
- À l'abandon
- Clarté
- À clarifier
- Accessibilité débutants
- 25/100