Identical offset#18
Conversation
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| anomalies = [] | ||
| anomalies_roi = [] | ||
| org_masks = [] if config.multiclass else None |
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better to return always a mask to generate a consistant data structure. return a mask also on binary use-cases.
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| anomalies = [] | ||
| anomalies_roi = [] | ||
| org_masks = [] if config.multiclass else None |
| src_slices = [slice(None)] | ||
| dst_slices = [slice(None)] | ||
| for shift, size in zip(shifts, x.shape[1:]): | ||
| def _maybe_apply_shift(self, value, shifts): |
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warum maybe? Bitte kurz erklären was die neue Funktion macht.
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Meines Wissens nach können die values auch z.B. strings sein (also keine torch.Tensor), weil AnomalyDataset auch den filename zurückgeben kann. Auf strings soll kein shift angewendet werden, deswegen braucht man einen check. Außerdem hab ich noch einen check auf die passende Anzahl an Dimensionen (akzeptiert auch ohne Channel Dimension). Man könnte die checks auch alle am Anfang von _apply_shift machen. Ich dachte, dass der Name dann ein bisschen irreführend ist.
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passt. wir sollten die transform sache nochmal anpassen. Villeicht sollten wir die Dataaugmentation nochmal neu denken und auslagern, damit wirklich die Data augmentations (normalisierung, transformierung, usw..) nur beim Training haben und nicht plötzlich in der Fusion / in den .npy files. Aber das sind Tasks für einen anderen Pull Request. Vorerst passts.
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bitte aus dem pull request rausnehmen. Danke!
weltiluk
force-pushed
the
identical-offset
branch
2 times, most recently
from
4ec1e8b to
7e24b1d
Compare
| i = i + 1 | ||
| i = 0 | ||
| # save roi of anomaly for matching | ||
| for roi_sample in anomalies_roi: |
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sollten wir hier nicht auch die seg. abspeichern?
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Ich sehe gerade, die Änderungen hab ich im anderen PR (#16) gemacht. Dort werden die Masken auch abgespeichert. Ich mach hier also anomalies_seg (im anderen pr org_mask) wieder raus, dass es nicht doppelt ist.
Pfleiderer-Adrian
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Pfleiderer-Adrian
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save segmentations after extraction?
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