Project-MONAI / Project-MONAI/tutorials

3D classification example based on DenseNet - Occlusion Sensitivity

Aperta
#1,971 4 commenti 0 reazioni 0 assegnatari Vedi su GitHub

Nessuno ha ancora preso questa issue.

Lingua principale
Jupyter Notebook
Stelle
2.5k
Fork
803
Merge medio
6g 22h
PR unite (30g)
3

Descrizione

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?

Image

Guida per i contributori

Apri la guida per i contributori

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

Direzione di ricerca

Scarica ed esegui l'esempio di classificazione 3D basato su DenseNet, quindi confronta la sua mappa di sensibilità all'occlusione con l'immagine di esempio allegata all'issue. Riproduci la discrepanza e determina cosa deve essere modificato affinché la mappa generata corrisponda al risultato del tutorial.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Valutazione

Stack tecnologico
jupyter-notebook, pytorch
Ambito
machine-learning
Tipo di issue
Bug
Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Stato di attività
Ferma
Chiarezza
Da chiarire
Idoneità per principianti
25/100

Ricevi le nuove issue nella tua casella

Un breve riepilogo di issue GitHub adatte ai principianti.