3D classification example based on DenseNet - Occlusion Sensitivity
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Évaluation
- Difficulté
- 4/5
- Temps estimé
- 3-5 jours
- Accessibilité débutants
- 25/100
- Type d'issue
- Bug
- Clarté
- À clarifier
- Activité
- À l'abandon
- Stack technique
- jupyter-notebook, pytorch
- Domaine
- machine-learning
Piste de recherche
Téléchargez et exécutez l’exemple de classification 3D basé sur DenseNet, puis comparez sa carte de sensibilité à l’occlusion avec l’image d’exemple jointe à l’issue. Reproduisez la divergence et déterminez ce qui doit être modifié pour que la carte générée corresponde au résultat du tutoriel.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Description
Hi all,
I tried downloading and running the 3D classification example based on DenseNet tutorial code on occlusion sensitivity, but unfortunately it didn't generate the same map as the example for me.
This is what I've got so far.
Any ideas?
- Langage dominant
- Jupyter Notebook
- Étoiles
- 2.6k
- Forks
- 807
- Merge moyen
- 3 j 7 h
- PR mergées (30 j)
- 3
Préparer son environnement
- Aucun Dockerfile ni fichier Docker Compose
- Propose un modèle de pull request
- Lire le guide de contribution
Par où commencer
- Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
- Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
- Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
- Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.
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