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3 months ago Sourcery의 리뷰어 가이드
이 풀 리퀘스트는 모델 훈련 중 인스턴스별 이미지 메트릭의 로깅을 개선하기 위한 변경 사항을 구현합니다. 주요 변경 사항에는 이미지 로깅 프로세스의 리팩토링, 이미지의 비정규화를 위한 새로운 함수 추가, 각 인스턴스에 대한 메트릭을 포함하도록 배치 로깅 프로세스 업데이트가 포함됩니다.
파일 수준 변경 사항
| 변경 사항 | 세부 사항 | 파일 |
|---|---|---|
| 이미지 로깅 프로세스 리팩토링 |
|
cosas/trainer.pycosas/tracking.py |
| 이미지 비정규화 함수 추가 |
|
cosas/transforms.py |
| 인스턴스별 메트릭으로 배치 로깅 프로세스 업데이트 |
|
cosas/tracking.py |
팁
- 풀 리퀘스트에 `@sourcery-ai review`라고 댓글을 달아 새로운 Sourcery 리뷰를 트리거하세요. - 리뷰 댓글에 직접 답변하여 Sourcery와의 논의를 계속할 수 있습니다. - [대시보드](https://app.sourcery.ai)에 접속하여 언제든지 리뷰 설정을 변경할 수 있습니다: - Sourcery가 생성한 풀 리퀘스트 요약 또는 리뷰어 가이드를 활성화하거나 비활성화; - 리뷰 언어 변경; - 질문이나 피드백이 있으면 언제든지 [문의](mailto:support@sourcery.ai)할 수 있습니다.Original review guide in English
## Reviewer's Guide by Sourcery This pull request implements changes to improve the logging of instance-specific image metrics during model training. The main changes include refactoring the image logging process, adding a new function for de-normalization of images, and updating the batch logging process to include metrics for each instance. ### File-Level Changes | Change | Details | Files | | ------ | ------- | ----- | | Refactored image logging process |- Replaced individual image logging with a new batch logging function
- Created a new function 'log_patch_and_save_by_batch' to handle batch logging
- Updated both training and validation loops to use the new batch logging function
`cosas/tracking.py` | | Added image de-normalization function |
- Implemented 'de_normalization' function to restore normalized images
- Added docstring with usage example for the new function
- Calculate and include Dice score and IoU for each instance in the logged image name
- Use the new de_normalization function to prepare images for logging
Summary
Sourcery에 의한 요약
예측 로깅 프로세스를 리팩토링하여 배치 작업을 새로운 함수
log_patch_and_save_by_batch로 통합하고, 이미지를 원래 상태로 복원하는 비정규화 유틸리티 함수를 도입합니다.개선 사항:
log_patch_and_save_by_batch를 도입하여 예측 결과의 로깅을 리팩토링하고, 코드 가독성과 유지보수성을 향상시킵니다.Original summary in English
## Summary by Sourcery Refactor the prediction logging process by consolidating batch operations into a new function `log_patch_and_save_by_batch`, and introduce a de-normalization utility function to restore images to their original state. Enhancements: - Refactor the logging of prediction results by introducing a new function `log_patch_and_save_by_batch` to handle batch processing, improving code readability and maintainability.