复现 EfficientNet
Offen
Dieses Issue hat noch niemand übernommen.
help-wanted
- Vorherrschende Sprache
- Python
- Sterne
- 306
- Forks
- 96
- PR-Merge-Kennzahlen
- Keine gemergten PRs in 30 T.
Beschreibung
任务描述
- 复现 EfficientNet ，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 Untersuchung des bestehenden Modellaufbaus unter official/vision/classification/models und der Trainingseinstiegspunkte des Repositorys. Verwende ImageNet als Datensatz und überprüfe, dass das Trainingsskript erfolgreich abgeschlossen wird und die im Paper berichtete Genauigkeit erreicht. Als abgeschlossen gilt die Bereitstellung der Implementierung, der trainierten Gewichtedatei und der Übermittlung an 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