Handling objects that straddle tiles
まだ誰も着手していません。
評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 20/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- python
調査の方向性
この issue では、label-maker の mbtile ベースのタイル範囲と ml_type=='object-detection' パスが挙げられています。まず、これらの入力がどのようにトレーニングタイルを生成し、境界でオブジェクトを分割するのかを追跡します。望ましい結果は指定されていないため、動的な範囲が必要かどうかを確認し、実装前に、オブジェクト全体、クリップされたオブジェクト、通常のタイルの動作に対するテストを定義します。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Given my understanding of how label-maker works, tile extents are static (and based on the mbtile files), and with ml_type=='object-detection', objects that straddle tile boundaries will be split up in the training data. Ideally, the tile bounds would be generated dynamically so that it could generate tiles that contain the entire object, which should help the model learn better. However, fixing this would probably complicate the implementation (which I think is elegant, btw), and might not be worth it assuming there aren't many objects that straddle tiles, or if you want to be able to detect partial, clipped objects. I was just wondering if this is something you've considered.
- 主要言語
- Python
- スター
- 471
- フォーク
- 106
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
環境構築
- Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
- プルリクエストのテンプレートなし
- コントリビューションガイドを読む
はじめの一歩
- 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。
- 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。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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