复现 InceptionNet
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- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 306
- Forks
- 96
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Descripción
## 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
Guía de contribución
No hay ninguna guía de contribución indexada para este repositorio
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
Línea de trabajo
Comienza revisando la estructura existente bajo offical/vision/classification/models y las convenciones de modelos de MegEngine del repositorio. Implementa una reproducción de InceptionNet usando ImageNet y, a continuación, verifica que el entrenamiento se complete y alcance el objetivo de precisión del artículo. El trabajo incluye el script de entrenamiento, el archivo de pesos entrenados y el envío a MegEngine/Hub.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Evaluación
- Stack tecnológico
- python
- Área
- machine-learning
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Estado de actividad
- Estancado
- Claridad
- Bastante claro
- Aptitud para principiantes
- 25/100