复现 EfficientNet
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- Langage dominant
- Python
- Étoiles
- 306
- Forks
- 96
- Métriques de merge des PR
- Aucune PR mergée en 30 j
Description
## 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
Guide de contribution
Aucun guide de contribution indexé pour ce dépôt
Par où commencer
- Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
- Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
- Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
- Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.
Piste de recherche
Commencez par inspecter l’organisation existante des modèles sous official/vision/classification/models ainsi que les points d’entrée d’entraînement du dépôt. Utilisez ImageNet comme jeu de données et vérifiez que le script d’entraînement s’exécute jusqu’à son terme et atteint la précision rapportée dans l’article. Le travail est considéré comme terminé lorsque l’implémentation, le fichier de poids entraînés et la soumission à MegEngine/Hub sont fournis.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Évaluation
- Stack technique
- python
- Domaine
- machine-learning
- Type d'issue
- Fonctionnalité
- Difficulté
- 5/5
- Temps estimé
- Plus d'une semaine
- Activité
- À l'abandon
- Clarté
- Plutôt claire
- Accessibilité débutants
- 25/100