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3D Upsampling

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#18 493 ouverte le 5 juin 2020

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 (15 commentaires) (3 réactions) (0 assignés)C++ (6 711 forks)batch import
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Description

Description

Currently MXNet does not support upsampling on 5D tensors (3D images). There is more and more work being done in the medical field where 3D images are very common. As MXNet supports 3D transposed convolutions, 3D Upsampling would be very helpful as well, since there are instances where upsampling has been shown to be as effective if not more so than a transposed convolutions.

References

PyTorch, TF both support 3D upsampling.

Guide contributeur

Direction de recherche
Étudiez l'implémentation existante de l'upsampling 2D dans MXNet (probablement dans src/operator/nn/upsampling.cc) et étendez la pour gérer les tenseurs 5D (dimensions spatiales 3D). Examinez comment les convolutions transposées 3D sont implémentées pour référence. Assurez vous que le nouvel opérateur prend en charge tous les modes d'interpolation (le plus proche, bilinéaire, etc.) et correspond au comportement de PyTorch/TF.
Stack technique
python
Domaine
aimachine learning
Type d'issue
Fonctionnalité
DifficultéDifficulté estimée pour un nouveau contributeur, de 1 pour un très petit changement à 5 pour un travail expert.
3
Temps estiméFourchette de temps approximative pour investiguer, implémenter, tester et préparer une pull request.
1-2 jours
Statut d'activitéDisponibilité apparente de l'issue : fraîche, active, ancienne, bloquée ou en attente d'un mainteneur.
Active
ClartéClarté avec laquelle l'issue explique le changement attendu, les critères d'acceptation et la prochaine étape.
Claire
Prérequis
C++MXNet internalsDeep learning concepts
Accessibilité débutantScore de 1 à 100 estimant l'accessibilité de cette issue pour un premier contributeur.
20