3D classification example based on DenseNet - Occlusion Sensitivity
Dieses Issue hat noch niemand übernommen.
Bewertung
- Schwierigkeit
- 4/5
- Geschätzter Aufwand
- 3-5 Tage
- Anfängerfreundlichkeit
- 25/100
- Issue-Typ
- Bug
- Klarheit
- Muss geklärt werden
- Aktivitätsstatus
- Veraltet
- Tech-Stack
- jupyter-notebook, pytorch
- Bereich
- machine-learning
Rechercherichtung
Lade das auf DenseNet basierende Beispiel zur 3D-Klassifikation herunter und führe es aus. Vergleiche anschließend seine Occlusion-Sensitivity-Karte mit dem am Issue angehängten Beispielbild. Reproduziere die Abweichung und ermittle, was geändert werden muss, damit die generierte Karte mit dem Ergebnis des Tutorials übereinstimmt.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Beschreibung
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?
- Vorherrschende Sprache
- Jupyter Notebook
- Sterne
- 2.5k
- Forks
- 803
- Ø Merge
- 6 T. 22 Std.
- Gemergte PRs (30 T.)
- 3
Entwicklungsumgebung
Erste Schritte
- Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
- Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
- Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
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Rehost CONSepEvtl. vergeben @vikashg hat das vor 3 Tagen übernommen. Offen
Project-MONAI/tutorials#2079 · 1 Kommentar · 2 zugewiesene Personen ·
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