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DeepProfiler produces incorrect crops if provided with images of different sizes

Aperta
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#355 1 commento 0 reazioni 0 assegnatari Vedi su GitHub

Nessuno ha ancora preso questa issue.

  • #354 di @goncinious — chiusa senza merge

Valutazione

Difficoltà
3/5
Tempo stimato
1-2 giorni
Idoneità per principianti
25/100
Tipo di issue
Bug
Chiarezza
Specificata chiaramente
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
python
Ambito
computer-vision

Direzione di ricerca

Inizia da deepprofiler/imaging/boxes.py in get_cropping_regions(), quindi esamina la pull request collegata #354 e la documentazione sulle immagini di dimensioni variabili. Riproduci il profiling con immagini le cui dimensioni differiscono da config["dataset"]["images"] e confronta i ritagli. Il lavoro è completato quando il profiling gestisce correttamente le immagini di dimensioni variabili e la documentazione chiarisce il comportamento della modalità di training rispetto alla modalità profile.

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

Descrizione

In profiling mode, if provided with images of different sizes than the specified in the config (in config["dataset"]["images"][{"width", "height"}]), DP will silently generate incorrect crops.

I think the issue comes from get_cropping_regions(), where the config-specified image size is used to normalise the bounding indices. Note that there's no exception raised when the input image mismatches the specified shape.

I also think the docs are slightly confusing, as it's mentioned:

The size of images is, in principle, flexible and DeepProfiler can work with different resolutions and image dimensions.

Please correct me if I'm wrong, but I think this is the only reason making DeepProfiler incompatible with images of variable size (for profiling) and could easily be solved by reading the image dimensions dynamically. I opened a PR to implement just that - https://github.com/cytomining/DeepProfiler/pull/354.

It'd be great if you could also update the docs to clarify how DeepProfiler handles images of variable size in training vs. profile mode.

Lingua principale
Python
Stelle
131
Fork
52
Merge medio
12h 18m
PR unite (30g)
5

Preparare l'ambiente

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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