Question about the 201 COCO panoramic segmentation dataset categories defined in Maskconverter？
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Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 20/100
- Tipo de issue
- Documentación
- Claridad
- Necesita aclaración
- Estado de actividad
- Estancado
- Área
- computer-vision, data
Línea de trabajo
Comienza examinando las 201 categorías definidas en Maskconverter y comparándolas con el dataset estándar de segmentación panorámica COCO de 133 clases. Determina si las categorías adicionales provienen de más datos y, a continuación, documenta la explicación y la disponibilidad del dataset solicitadas en el issue.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Isn't the standard COCO panoramic segmentation dataset only using 133 classes? Why is 201 classes defined? Did it use more data? Can you provide a dataset of 201 categories?
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 77.6k
- Forks
- 44.8k
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
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.
Más de tensorflow/models
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