复现 InceptionNet
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Évaluation
- Difficulté
- 5/5
- Temps estimé
- Plus d'une semaine
- Accessibilité débutants
- 25/100
- Type d'issue
- Fonctionnalité
- Clarté
- Plutôt claire
- Activité
- À l'abandon
- Stack technique
- python
- Domaine
- machine-learning
Piste de recherche
Commencez par examiner la structure existante sous offical/vision/classification/models ainsi que les conventions du dépôt pour les modèles MegEngine. Implémentez une reproduction d’InceptionNet avec ImageNet, puis vérifiez que l’entraînement se termine et atteint l’objectif de précision de l’article. Le travail comprend le script d’entraînement, le fichier de poids entraînés et la soumission à MegEngine/Hub.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Description
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
- Langage dominant
- Python
- Étoiles
- 306
- Forks
- 96
- Métriques de merge des PR
- Aucune PR mergée en 30 j
Préparer son environnement
Ce projet ne fournit ni conteneur de développement, ni Dockerfile, ni guide de contribution : l'installation est à votre charge. Commencez par son README, et consultez notre guide de la première contribution pour les étapes générales.
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.
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