Depthwise-separable convolution block
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Evaluación
- Dificultad
- 2/5
- Tiempo estimado
- 1-3 horas
- Aptitud para principiantes
- 65/100
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Claridad
- Bien especificado
- Estado de actividad
- Activo
- Stack tecnológico
- python
- Área
- machine-learning
Línea de trabajo
El trabajo va en src/models.py, donde una función ds_conv(cin, cout) debe devolver la lista de capas. Revisa primero el issue #12, porque esta tarea depende de él. Construye la convolución depthwise 3x3 con groups=cin y luego la convolución pointwise 1x1, cada una seguida de BN y ReLU. Está terminado cuando ds_conv(32, 64) tiene 329 + 3264 pesos de convolución, más los parámetros de BN.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Depthwise 3x3 (groups = cin) + BN + ReLU, then pointwise 1x1 + BN + ReLU.
Files: src/models.py
Tasks
-
ds_conv(cin, cout)returning the layer list - Depthwise conv uses
groups=cin; pointwise useskernel_size=1
Done when
ds_conv(32, 64) has 329 + 3264 conv weights (+ BN params).
Depends on
#12
Close with a commit or PR message containing Closes #<this issue>.
- Lenguaje dominante
- Jupyter Notebook
- Estrellas
- 0
- Forks
- 0
- Merge medio
- 2 h 30 min
- PR fusionados (30 d)
- 23
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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