Resnet34 as backbone for segmentation models

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15,050 stars (15,050 stars)

PR merge metrics

平均マージ 12d 8h (平均マージ 12d 8h)30d で 14 merged PRs (30d で 14 merged PRs)

説明

コントリビューターガイド

調査方針

まず、このリポジトリでResNet50バックボーンがセグメンテーションモデルにどのように統合されたかを調査します（おそらくtorchvision/models/segmentation/backbone.pyにあります）。既存のFCNおよびDeepLabの実装を調べ、新しいバックボーンを追加するパターンを理解します。次に、同様の手順でResNet34を実装します：バックボーンを定義し、モデルレジストリに追加し、該当する場合は重み読み込みロジックを更新します。追加のガイダンスや未解決の質問がないか、issueのコメントを確認してください。

技術スタック

python

領域

machine learning

Issue 種別

機能

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。

2

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。

半日

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。

アクティブ

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。

明確

前提条件

PyTorch

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。

60