How can marigold depth completion benefit from this work?

Abierto
#19 0 comentarios 0 reacciones 0 asignados Ver en GitHub

Nadie ha tomado este issue todavía.

Evaluación

Dificultad
5/5
Tiempo estimado
Más de una semana
Aptitud para principiantes
15/100
Tipo de issue
Nueva funcionalidad
Claridad
Necesita aclaración
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
python
Área
computer-vision, machine-learning

Línea de trabajo

The issue names no files, tests, or entry points, so begin by reading the repository documentation and the implementation related to RGB and sparse-depth inputs. Clarify how the project is expected to support Marigold depth completion and define a concrete, testable outcome before starting work.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

Hi,
My use case is based on RGB image and sparse depth input, but now the iteration speed is the bottleneck, how can this function benefits from your work? Thank you

Lenguaje dominante
Python
Estrellas
521
Forks
22
Sin PR fusionados en 30 d

Guía de contribución

No hay ninguna guía de contribución indexada para este repositorio

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

Más de VisualComputingInstitute/diffusion-e2e-ft

Todos los issues de VisualComputingInstitute/diffusion-e2e-ft

Issues similares

Más issues de Python

Recibe los nuevos issues en tu correo

Un resumen breve de issues de GitHub para principiantes.