LIDC/NLST training Validation SPLIT
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Evaluación
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Aptitud para principiantes
- 25/100
- Tipo de issue
- Documentación
- Claridad
- Necesita aclaración
- Estado de actividad
- Estancado
- Stack tecnológico
- jupyter-notebook, pytorch
- Área
- data, machine-learning
Línea de trabajo
El issue no identifica ningún archivo, prueba ni punto de entrada. Comienza rastreando los registros de entrenamiento de MAISI Latent Diffusion para LIDC y NLST y determina si hay identificadores de pacientes o scans documentados; terminado significa publicar el subconjunto exacto de entrenamiento para que se puedan identificar los scans no vistos.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Is there anyway to find out which exact subset of LIDC and NLST (patient ID's/scans) were used to train MAISI Latent Diffusion part (not just the control net)? I'd like to inference with LIDC, but not sure which exact scans are unseen.
- Lenguaje dominante
- Jupyter Notebook
- Estrellas
- 2.6k
- Forks
- 805
- Merge medio
- 6 d 17 h
- PR fusionados (30 d)
- 4
Preparar el entorno
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Tiene una plantilla de pull request
- Leer la 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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