Data visualisation script
Nessuno ha ancora preso questa issue.
Valutazione
- Difficoltà
- 2/5
- Tempo stimato
- 1-3 ore
- Idoneità per principianti
- 68/100
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Chiarezza
- Specificata chiaramente
- Stato di attività
- Attiva
- Stack tecnologico
- matplotlib, python
- Ambito
- data-visualization
Direzione di ricerca
Il lavoro va in scripts/plot_data.py, che scrive in figures/. Inizia leggendo quello script e il caricamento dei dati da cui dipende, poiché la issue dipende da #10, il cui contenuto non è descritto nel payload. Realizza le tre figure: una griglia di campioni con 6 per classe a 64x64, un grafico a barre per classe e per split, e un'immagine con sei augmentation. È completato quando samples.png, class_distribution.png e augmentation.png esistono in figures/. Cita #11 nel commit o nella PR di chiusura.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
Figures for the data-preparation section of the report.
Files: scripts/plot_data.py
Tasks
- Grid of 6 samples per class at 64x64 ->
figures/samples.png - Bar chart of images per class per split ->
figures/class_distribution.png - One image + 6 augmented versions ->
figures/augmentation.png
Done when
Three PNGs are created in figures/.
Depends on
#10
Close with a commit or PR message containing Closes #<this issue>.
- Lingua principale
- Jupyter Notebook
- Stelle
- 0
- Fork
- 0
- Merge medio
- 5h 32m
- PR unite (30g)
- 5
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.
Altre issue di VisionForgeCSE/CNN-For-Image-Classification
-
Inference latency benchmarkApertaevaluation
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 66/100
-
evaluation good first issue
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 62/100
-
Plot confusion matrixApertaevaluation
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 68/100
-
training
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 68/100
-
Optimizer factoryApertatraining
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 65/100
Tutte le issue di VisionForgeCSE/CNN-For-Image-Classification
Issue simili
-
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 78/100
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
-
Team:Dashboards
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 65/100
elastic/kibana#297299 · 1 commento ·
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
-
analytics beginner friendly community contributions-welcome good first issue hacktoberfest help wanted up-for-grabs
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 82/100
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
-
Insights adapters: restore dropped comments and timer cleanup (#651 follow-up)Forse già presa Una pull request collegata a questa issue è aperta o già unita. Aperta
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 82/100
OneBusAway/wayfinder#660 ·
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
-
frontend good first issue
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 76/100
SaboStudios/Tycoon-Monorepo#1971 ·
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno