Training-time data augmentation
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Evaluación
- Dificultad
- 2/5
- Tiempo estimado
- 1-3 horas
- Aptitud para principiantes
- 55/100
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Claridad
- Bien especificado
- Estado de actividad
- Activo
- Stack tecnológico
- python
- Área
- data, machine-learning
Línea de trabajo
The change belongs in src/data.py, where a new augment(x) function should operate on a batch tensor. Issue #9 is listed as a dependency, so check its status and the existing data code there before starting. Done means the output shape matches the input shape and a quick visual check shows the flips and shifts.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Cheap augmentation that costs nothing at inference.
Files: src/data.py
Tasks
-
augment(x): random horizontal flip (p = 0.5) per image - Random translation up to +/-4 pixels using reflect padding + random crop
- Works on a batch tensor (GPU/CPU)
Done when
Output shape equals input shape; a quick visual check shows flipped and shifted images.
Depends on
#9
Close with a commit or PR message containing Closes #<this issue>.
- Lenguaje dominante
- Jupyter Notebook
- Estrellas
- 0
- Forks
- 0
- Merge medio
- 5 h 32 min
- PR fusionados (30 d)
- 5
Preparar el entorno
Este proyecto no incluye contenedor de desarrollo, Dockerfile ni guía de contribución, así que la configuración corre por tu cuenta: empieza por su README y consulta nuestra guía para la primera contribución para los pasos generales.
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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