how many about train pictures number？
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 1/5
- Thời gian dự kiến
- Dưới một giờ
- Mức phù hợp với người mới
- 15/100
- Loại issue
- Tài liệu
- Độ rõ ràng
- Cần làm rõ
- Mức độ hoạt động
- Đình trệ
- Công nghệ
- python
- Lĩnh vực
- computer-vision, machine-learning
Hướng nghiên cứu
Issue không nêu tệp, bài kiểm thử hay entry point nào và chỉ hỏi đã sử dụng bao nhiêu hình ảnh cho việc huấn luyện. Trước tiên, hãy kiểm tra thông tin dự án hiện có trong repository để tìm quy mô của dataset hoặc tập huấn luyện; công việc được xem là hoàn tất khi cung cấp được câu trả lời rõ ràng, có nguồn dẫn, hoặc ghi nhận rằng thông tin này không có sẵn.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
Hello, how many pictures did you use in your training set
- Ngôn ngữ chính
- Python
- Star
- 156
- Fork
- 22
- Chỉ số merge pull request
- Không có pull request nào được merge trong 30 ngày
Chuẩn bị môi trường
Chúng tôi chưa kiểm tra các tệp thiết lập môi trường của dự án này. Hãy bắt đầu từ README và xem hướng dẫn đóng góp lần đầu của chúng tôi để biết các bước chung.
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 MegEngine/NBNet
-
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 15/100
-
about test dataĐang mở
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 25/100
-
Độ khó 5/5 Hơn một tuần Mức phù hợp với người mới 20/100
-
Why is the process stuck?Đang mở
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 25/100
-
why in linux loss blow up?Đang mở
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 25/100
Tất cả issue của MegEngine/NBNet
Issue tương tự
-
good first issue
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 88/100
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 88/100
vllm-project/vllm-metal#822 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
vector-store
Độ khó 1/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 90/100
mem0ai/mem0#7461 · 1 bình luận ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
[Bug]: chunk_span_bounds and _validated_chunk_spans reject Pydantic models ChunkSpan and AudioFileĐang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 78/100
BasedHardware/omi#19047 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 88/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày