Major Issues with nanopyx.methods.esrrf.parameter_sweep
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 4/5
- Thời gian dự kiến
- 3-5 ngày
- Mức phù hợp với người mới
- 42/100
- Loại issue
- Lỗi
- Độ rõ ràng
- Khá rõ ràng
- Mức độ hoạt động
- Ít trao đổi
- Công nghệ
- python
- Lĩnh vực
- computer-vision, performance
Hướng nghiên cứu
Bắt đầu tại nanopyx.methods.esrrf.parameter_sweep và theo dõi cách xử lý n_frames cũng như phép tính qnr. Tái hiện trường hợp xử lý theo batch 100 frames đã được báo cáo trên các tập dữ liệu lớn và trường hợp qnr thấp trên dữ liệu được rút gọn. Được xem là hoàn tất khi việc xử lý theo batch vẫn nằm trong giới hạn bộ nhớ dự kiến và qnr trả về một giá trị hợp lý cho các ảnh tham chiếu và eSRRF được báo cáo.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
The parameter sweep function experiences several errors when attempting to use the n_frames keyword argument. When attempting to split a large data set into 100 frame batches, the function will load the entire data set, creating a memory overflow. I have been able to pass 100 frames to the parameter sweep function without any issues on my laptop with 32GB of RAM. However, attempting to batch large data sets (1000+ frames) into 100 frame chucks causes memory to exceed 75GBs on a high performance cluster.
By reducing the size of the original dataset, the function can run within memory limits; however, it displays a quirk in qnr the calculation returning the impossibly low value of 0. The resulting qnr chart is depicted below, despite moderate similarities in the reference image and the eSRRF image:
Please ignore the "1000 frame average" title the variable used in the f-string was outdated. Both the references and eSRRF image are from 10 frames.
- Ngôn ngữ chính
- Jupyter Notebook
- Star
- 93
- Fork
- 14
- Chỉ số merge pull request
- Không có pull request nào được merge trong 30 ngày
Chuẩn bị môi trường
- Có Dockerfile hoặc tệp Docker Compose
- Không có mẫu pull request
- Đọc hướng dẫn đóng góp
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Issue khác của HenriquesLab/NanoPyx
-
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 35/100
HenriquesLab/NanoPyx#152 · 2 bình luận ·
-
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 35/100
HenriquesLab/NanoPyx#150 · 4 bình luận ·
Tất cả issue của HenriquesLab/NanoPyx
Issue tương tự
-
bug
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 70/100
vahinitech/20factor-analyser#140 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
shadow variableĐang mở
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 85/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Transparent images become black: decode_base64_to_image / encode_image_to_base64 drop alphaCó thể đã có người làm Có pull request liên kết đang mở hoặc đã được merge. Đang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 74/100
open-compass/VLMEvalKit#1752 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 4 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
flatironinstitute/CaImAn#1589 · 1 bình luận ·
-
Avoid int64 intermediate tensors in Boolean mask overlap postprocessingCó thể đã có người làm @nyavana đã nhận 3 ngày trước. Đang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 78/100
facebookresearch/sam3#635 ·