Resnet34 as backbone for segmentation models

説明

コントリビューターガイド

技術スタック

python

領域

machine learning

Issue 種別

feature

難度新しい貢献者にとっての実装難度です。1 は非常に小さな変更、5 は専門的な作業です。

3

推定時間経験ある貢献者が調査、実装、テスト、pull request 準備にかけるおおよその時間範囲です。

1-2 days

活動状況Issue が今どれだけ取り組みやすいかを示します。新しい、活発、古い、ブロック中、またはメンテナー入力待ちなどです。

stale

明確さ期待される変更、受け入れ条件、次の手順がどれだけ明確かを示します。

mostly clear

前提条件

Python programmingPyTorch basicsUnderstanding of ResNet architecture

初心者向け度初回貢献者にどれだけ取り組みやすいかを 1-100 で推定したスコアです。

55

調査方針

First, study how ResNet50 backbone was integrated into segmentation models in this repo (likely in torchvision/models/segmentation/backbone.py). Look for the existing FCN and DeepLab implementations to understand the pattern for adding a new backbone. Then, implement ResNet34 following similar steps: define the backbone, add it to the model registry, and update the weight loading logic if applicable. Check the issue comments for any additional guidance or unresolved questions.