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3D classification example based on DenseNet - Occlusion Sensitivity
オープン
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- 主要言語
- Jupyter Notebook
- スター
- 2.5k
- フォーク
- 803
- 平均マージ
- 6日 22時間
- マージ済み PR（30日）
- 3
説明
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?
コントリビューションガイド
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
調査の方向性
DenseNet に基づく 3D 分類の例をダウンロードして実行し、その occlusion-sensitivity map を issue に添付されたサンプル画像と比較します。不一致を再現し、生成されたマップがチュートリアルの結果と一致するように何を変更する必要があるかを特定します。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
評価
- 技術スタック
- jupyter-notebook, pytorch
- 領域
- machine-learning
- issue の種類
- バグ
- 難易度
- 4/5
- 見積もり時間
- 3〜5日
- 活発さ
- 停滞
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 初心者へのやさしさ
- 25/100