3D classification example based on DenseNet - Occlusion Sensitivity

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#1,971 aperta il 7/4/2025 4 commenti 0 reazioni 0 assegnatari Vedi su GitHub

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Valutazione

Difficoltà: 4/5
Tempo stimato: 3-5 giorni
Idoneità per principianti: 25/100

Tipo di issue: Bug
Chiarezza: Da chiarire
Stato di attività: Ferma
Stack tecnologico: jupyter-notebook, pytorch
Ambito: machine-learning

Direzione di ricerca

Scarica ed esegui l'esempio di classificazione 3D basato su DenseNet, quindi confronta la sua mappa di sensibilità all'occlusione con l'immagine di esempio allegata all'issue. Riproduci la discrepanza e determina cosa deve essere modificato affinché la mappa generata corrisponda al risultato del tutorial.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

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?

Lingua principale: Jupyter Notebook
Stelle: 2.5k
Fork: 803
Merge medio: 6g 22h
PR unite (30g): 3

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