复现 InceptionNet
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- Vorherrschende Sprache
- Python
- Sterne
- 306
- Forks
- 96
- PR-Merge-Kennzahlen
- Keine gemergten PRs in 30 T.
Beschreibung
## 任务描述
- 复现 InceptionNet ，训练正常收敛，验收指标符合预期，并将代码提交到 offical/vision/classification/models 下
## 目标
- 数据集ImageNet
- 准确率和论文一致或更高
- 脚本可以完整完成训练步骤
- 提供训练后的权重文件
- 提交至 https://github.com/MegEngine/Hub
Beitragsleitfaden
Für dieses Repository ist kein Beitragsleitfaden indexiert
Erste Schritte
- Lies das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreib ins Issue, dass du es übernimmst — das erspart doppelte Arbeit.
- Forke das Repository und arbeite in einem Branch.
- Öffne einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
Rechercherichtung
Beginne mit der Überprüfung der bestehenden Struktur unter offical/vision/classification/models und der MegEngine-Modellkonventionen des Repositorys. Implementiere eine Reproduktion von InceptionNet mit ImageNet und überprüfe anschließend, dass das Training abgeschlossen wird und das Genauigkeitsziel des Papers erreicht. Als abgeschlossen gelten das Trainingsskript, die Datei mit den trainierten Gewichten und die Einreichung bei MegEngine/Hub.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Bewertung
- Tech-Stack
- python
- Bereich
- machine-learning
- Issue-Typ
- Feature
- Schwierigkeit
- 5/5
- Geschätzter Aufwand
- Über eine Woche
- Aktivitätsstatus
- Veraltet
- Klarheit
- Größtenteils klar
- Anfängerfreundlichkeit
- 25/100