Data visualisation script
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 2/5
- Thời gian dự kiến
- 1-3 giờ
- Mức phù hợp với người mới
- 68/100
- Loại issue
- Tính năng
- Độ rõ ràng
- Đặc tả rõ ràng
- Mức độ hoạt động
- Sôi nổi
- Công nghệ
- matplotlib, python
- Lĩnh vực
- data-visualization
Hướng nghiên cứu
Công việc nằm trong scripts/plot_data.py, script này ghi vào figures/. Hãy bắt đầu bằng việc đọc script đó và phần tải dữ liệu mà nó phụ thuộc vào, vì issue này phụ thuộc vào #10, mà nội dung của nó không được mô tả trong payload. Thực hiện ba hình: một lưới mẫu với 6 ảnh mỗi lớp ở kích thước 64x64, một biểu đồ cột theo lớp và theo split, và một ảnh với sáu phép tăng cường dữ liệu. Hoàn thành khi samples.png, class_distribution.png và augmentation.png tồn tại trong figures/. Tham chiếu #11 trong commit hoặc PR kết thúc.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
Figures for the data-preparation section of the report.
Files: scripts/plot_data.py
Tasks
- Grid of 6 samples per class at 64x64 ->
figures/samples.png - Bar chart of images per class per split ->
figures/class_distribution.png - One image + 6 augmented versions ->
figures/augmentation.png
Done when
Three PNGs are created in figures/.
Depends on
#10
Close with a commit or PR message containing Closes #<this issue>.
- Ngôn ngữ chính
- Jupyter Notebook
- Star
- 0
- Fork
- 0
- Merge trung bình
- 1 phút
- Pull request đã merge (30 ngày)
- 3
Chuẩn bị môi trường
Dự án này không cung cấp dev container, Dockerfile hay hướng dẫn đóng góp, nên bạn cần tự thiết lập môi trường: 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 VisionForgeCSE/CNN-For-Image-Classification
-
Inference latency benchmarkĐang mởevaluation
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 66/100
-
evaluation good first issue
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 62/100
-
Plot confusion matrixĐang mởevaluation
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 68/100
-
Save training histories to JSONĐang mởtraining
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 68/100
-
Optimizer factoryĐang mởtraining
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 65/100
Tất cả issue của VisionForgeCSE/CNN-For-Image-Classification
Issue tương tự
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 82/100
OneBusAway/wayfinder#660 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
frontend good first issue
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 76/100
SaboStudios/Tycoon-Monorepo#1971 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
bug
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 75/100
cathrynlavery/diagram-design#412 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 2 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 75/100
headroomlabs-ai/headroom#4171 · 1 bình luận ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Cannot set point coordinates with `Range`s (or arbitrary arrays) using `Makie.Resampler` in `heatmap`Có thể đã có người làm Có pull request liên kết đang mở hoặc đã được merge. Đang mởbug
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 74/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 2 ngày