Load pretrained MobileNetV2 with a 3-class head
まだ誰も着手していません。
評価
- 難易度
- 3/5
- 見積もり時間
- 半日
- 初心者へのやさしさ
- 62/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- 明確に書かれている
- 活発さ
- 活発
- 技術スタック
- python
調査の方向性
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.
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
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>.
- 主要言語
- Jupyter Notebook
- スター
- 0
- フォーク
- 0
- 平均マージ
- 1分
- マージ済み PR（30日）
- 3
環境構築
このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。
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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