senguptaumd/Background-Matting

Question: Why the multi frame feature was not used? Typo?

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#36 aperta il 8 mag 2020

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Metriche repository

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Descrizione

Hi, In the networks.py, multi_feat is not used at all? Thank you so much! Should I change that to oth_feat=torch.cat([self.comb_back(torch.cat([img_feat,back_feat],dim=1)),self.comb_seg(torch.cat([img_feat,seg_feat],dim=1)),self.comb_multi(torch.cat([img_feat,multi_feat],dim=1))],dim=1)

def forward(self, image,back,seg,multi):
		img_feat1=self.model_enc1(image)
		img_feat=self.model_enc2(img_feat1)

		back_feat=self.model_enc_back(back)
		seg_feat=self.model_enc_seg(seg)
		multi_feat=self.model_enc_multi(multi)

oth_feat=torch.cat([self.comb_back(torch.cat([img_feat,back_feat],dim=1)),self.comb_seg(torch.cat([img_feat,seg_feat],dim=1)),self.comb_multi(torch.cat([img_feat,back_feat],dim=1))],dim=1)

		out_dec=self.model_res_dec(torch.cat([img_feat,oth_feat],dim=1))

		out_dec_al=self.model_res_dec_al(out_dec)
		al_out=self.model_al_out(out_dec_al)

		out_dec_fg=self.model_res_dec_fg(out_dec)
		out_dec_fg1=self.model_dec_fg1(out_dec_fg)
		fg_out=self.model_fg_out(torch.cat([out_dec_fg1,img_feat1],dim=1))

Guida contributor

Direzione di ricerca
Il problema evidenzia un potenziale bug in networks.py in cui `multi feat` viene calcolato ma non utilizzato; invece `back feat` viene utilizzato due volte nella concatenazione `oth feat`. La correzione consiste nel cambiare il terzo elemento da `self.comb multi(torch.cat([img feat,back feat],dim=1))` a `self.comb multi(torch.cat([img feat,multi feat],dim=1))`. Confermare con i manutentori se si tratta effettivamente di un errore di battitura, quindi implementare la modifica. Per contesto, vedere issue #36 e il file networks.py.
Tech stack
pythonpytorch
Dominio
backendmachine learning
Tipo issue
Bug
DifficoltàQuanto dovrebbe essere impegnativa per un nuovo contributor.
1
Tempo stimatoTempo stimato per completare e verificare uno scope piccolo.
Meno di 1 ora
Stato attivitàQuanto è probabile che la issue sia ancora attiva e reviewable.
Attiva
ChiarezzaQuanto chiaramente la issue descrive problema, scope e risultato atteso.
Chiara
Prerequisiti
PythonPyTorch
Adatta ai principiantiQuanto la issue è adatta a contributor alla prima esperienza.
90