3D classification example based on DenseNet - Occlusion Sensitivity
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Evaluación
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Aptitud para principiantes
- 25/100
- Tipo de issue
- Error
- Claridad
- Necesita aclaración
- Estado de actividad
- Estancado
- Stack tecnológico
- jupyter-notebook, pytorch
- Área
- machine-learning
Línea de trabajo
Descarga y ejecuta el ejemplo de clasificación 3D basado en DenseNet; después, compara su mapa de sensibilidad a la oclusión con la imagen de ejemplo adjunta al issue. Reproduce la discrepancia y determina qué debe cambiarse para que el mapa generado coincida con el resultado del tutorial.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
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?
- Lenguaje dominante
- Jupyter Notebook
- Estrellas
- 2.5k
- Forks
- 803
- Merge medio
- 6 d 22 h
- PR fusionados (30 d)
- 3
Guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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