Faster TV

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評価

難易度
4/5
見積もり時間
3〜5日
初心者へのやさしさ
35/100
issue の種類
機能追加
明瞭さ
おおむね明確
活発さ
停滞
技術スタック
python
領域
performance

調査の方向性

The issue compares the project’s TV implementation with scikit-image and provides a wrapper example using denoise_tv_chambolle and denoise_tv_bregman. Start by locating the current TV proximal operator and its tests, then compare its runtime and behavior with the suggested functions. Done means a faster implementation with tests confirming the existing TV behavior; the issue has had no comment for 378 days.

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

question

Don't know what's going on behind the scenes but skimage TV is a fair bit quicker than your implementation. Could be looped in with something like the following:

from pyproximal.ProxOperator import _check_tau
from skimage.restoration import denoise_tv_chambolle, denoise_tv_bregman

class TV:
    def __init__(self, sigma, dims, isotropic=True, max_iter=1000):
        self.sigma = sigma
        self.isotropic = isotropic
        self.max_iter = max_iter
        self.count = 0
        self.dims = dims

    def _increment_count(func):
        """Increment counter"""

        def wrapped(self, *args, **kwargs):
            self.count += 1
            return func(self, *args, **kwargs)

        return wrapped

    @_increment_count
    @_check_tau
    def prox(self, x, tau):
        x = x.reshape(self.dims)
        if self.isotropic:
            return denoise_tv_chambolle(
                x, weight=tau * self.sigma, max_num_iter=self.max_iter
            ).ravel()
        else:
            return denoise_tv_bregman(
                x,
                weight=tau * self.sigma,
                isotropic=self.isotropic,
                max_num_iter=self.max_iter,
            ).ravel()
主要言語
Python
スター
85
フォーク
22
平均マージ
2時間 11分
マージ済み PR（30日）
7

環境構築

はじめの一歩

  1. issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
  2. 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
  3. リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
  4. issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。

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