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3D classification example based on DenseNet - Occlusion Sensitivity
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- 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?
Guida per i contributori
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Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- 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