Hacktoberfest 2026：メンテナが10月に向けて印を付けた、オープンで初心者向けの issue。 Hacktoberfest の issue を見る

Evaluate pretrained models (metrics, size, MACs)

オープン
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評価

難易度
3/5
見積もり時間
1〜2日
初心者へのやさしさ
35/100
issue の種類
機能追加
明瞭さ
おおむね明確
活発さ
活発
技術スタック
python
領域
data-visualization, machine-learning

調査の方向性

Work in scripts/evaluate_pretrained.py, which should produce results/metrics_pretrained.json and figures/curves_pretrained.png. Start by reading the script and the issues this depends on (#37, #23, #25, #26, #27), since the pretrained models and their outputs come from them. Measure params, size on disk, MACs at 64x64 via thop.profile, and latency. Done when the metrics JSON contains entries for both pretrained models.

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

evaluation pretrained

The brief asks for parameter count and model size in MB.

Files: scripts/evaluate_pretrained.py

Tasks
  • Accuracy, precision, recall, F1, confusion matrices -> figures
  • Params, size on disk (MB), MACs at 64x64 using thop.profile, latency
  • Curves figure -> figures/curves_pretrained.png; metrics -> results/metrics_pretrained.json
Done when

Metrics JSON contains both pretrained models.

Depends on

#37 #23 #25 #26 #27

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
5時間 32分
マージ済み PR（30日）
5

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

  1. 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。
  2. 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。
  3. リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
  4. issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。

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