Load pretrained MobileNetV2 with a 3-class head
Nessuno ha ancora preso questa issue.
Valutazione
- Difficoltà
- 3/5
- Tempo stimato
- Mezza giornata
- Idoneità per principianti
- 62/100
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Chiarezza
- Specificata chiaramente
- Stato di attività
- Attiva
- Stack tecnologico
- python
- Ambito
- machine-learning
Direzione di ricerca
The work goes in src/pretrained.py, where build_pretrained('mobilenetv2_100', num_classes=3) should wrap timm.create_model(..., pretrained=True). Read issue #4 first, since this one depends on it, and check whether it is merged. Done means a (1,3,64,64) input returns (1,3), the trainable parameter count is about 2.2M, and the local .pth fallback works when Hugging Face is unreachable.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
ImageNet weights from timm.
Files: src/pretrained.py
Tasks
-
build_pretrained('mobilenetv2_100', num_classes=3)usingtimm.create_model(..., pretrained=True) - Replace the classifier with
reset_classifier(3) - Fallback: load weights from a local
.pthfile if Hugging Face is unreachable
Done when
Forward of (1,3,64,64) returns (1,3); about 2.2M trainable params.
Depends on
#4
Close with a commit or PR message containing Closes #<this issue>.
- Lingua principale
- Jupyter Notebook
- Stelle
- 0
- Fork
- 0
- Merge medio
- 1m
- PR unite (30g)
- 3
Preparare l'ambiente
Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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