复现 EfficientNet
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評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 25/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- python
調査の方向性
まず、official/vision/classification/models 以下にある既存のモデル構成と、リポジトリの学習エントリポイントを確認します。データセットとして ImageNet を使用し、学習スクリプトが正常に完了して論文で報告されている精度に到達することを検証します。実装、学習済み重みファイル、および MegEngine/Hub への submission が提供されれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
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
- 主要言語
- Python
- スター
- 306
- フォーク
- 96
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
コントリビューションガイド
このリポジトリのコントリビューションガイドは索引されていません
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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