Question about Background Object Stationarity & Poor Natural Image Inference Quality
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Valutazione
- Difficoltà
- 4/5
- Tempo stimato
- 3-5 giorni
- Idoneità per principianti
- 35/100
- Tipo di issue
- Bug
- Chiarezza
- Da chiarire
- Stato di attività
- Tranquilla
- Stack tecnologico
- python
- Ambito
- machine-learning
Direzione di ricerca
Start by reproducing the inference behavior with the three attached natural-image examples and compare the reported stationary-background and runner results. Determine whether the observed behavior is an inference defect or an unsupported input scenario; done means the behavior and supported application scope are clearly established.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
I hope to confirm whether background objects are designed to be recognized as stationary by default. For example, in a road scene featuring a person running, the inference result appears to indicate that the runner is stationary, which seems inconsistent with the actual motion state.
Additionally, I would like to ask if the application scenario of this project is restricted to the Minecraft game environment? I have attempted to conduct inference on natural images, but the quality of the resulting images is unfortunately quite poor.
To help with troubleshooting, I have attached three test examples of my own for your reference.
https://github.com/user-attachments/assets/95c93135-cf70-452d-8fc6-abdaffda524e
https://github.com/user-attachments/assets/c0a86e2c-e9e1-4f9a-869a-7ba975a7dfc2
https://github.com/user-attachments/assets/d3efc4fe-8d08-4e09-bef1-d7f0a8446003
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 2.3k
- Fork
- 256
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Preparare l'ambiente
Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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