Hacktoberfest 2026：メンテナが10月に向けて印を付けた、オープンで初心者向けの issue。 Hacktoberfest の issue を見る

Training-time data augmentation

オープン
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評価

難易度
2/5
見積もり時間
1〜3時間
初心者へのやさしさ
55/100
issue の種類
機能追加
明瞭さ
明確に書かれている
活発さ
活発
技術スタック
python
領域
data, machine-learning

調査の方向性

The change belongs in src/data.py, where a new augment(x) function should operate on a batch tensor. Issue #9 is listed as a dependency, so check its status and the existing data code there before starting. Done means the output shape matches the input shape and a quick visual check shows the flips and shifts.

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

data

Cheap augmentation that costs nothing at inference.

Files: src/data.py

Tasks
  • augment(x): random horizontal flip (p = 0.5) per image
  • Random translation up to +/-4 pixels using reflect padding + random crop
  • Works on a batch tensor (GPU/CPU)
Done when

Output shape equals input shape; a quick visual check shows flipped and shifted images.

Depends on

#9

Close with a commit or PR message containing Closes #<this issue>.

主要言語
Jupyter Notebook
スター
0
フォーク
0
平均マージ
2時間 33分
マージ済み PR（30日）
11

環境構築

このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。

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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